Forståelse af overkontrol i maskinlæring

Overkontrolleret refererer til en situation, hvor modellen er for pr
cis og fanger støjen i dataene, hvilket resulterer i dårlig generaliseringsydelse. Modellen passer med andre ord over til tr
ningsdataene, og den generaliserer dårligt til nye, usete data.

I en overstyret model er koefficienterne for funktionerne for store, og modellen er i stand til at passe støjen i data nøjagtigt, men denne pr
cision kommer på bekostning af dårlig generaliseringsydelse. Modellen bliver for specialiseret i forhold til tr
ningsdataene og formår ikke at fange de underliggende mønstre i dataene.

For at undgå overkontrol er det vigtigt at bruge passende regulariseringsteknikker, såsom L1 eller L2 regularisering, for at straffe store koefficienter og forhindre overfitting. Derudover kan teknikker såsom krydsvalidering bruges til at evaluere modellens ydeevne på nye data og forhindre overfitting.