Überkontrolle beim maschinellen Lernen verstehen

Überkontrolliert bezieht sich auf eine Situation, in der das Modell zu präzise ist und das Rauschen in den Daten erfasst, was zu einer schlechten Generalisierungsleistung führt. Mit anderen Worten: Das Modell ist zu stark an die Trainingsdaten angepasst und lässt sich nicht gut auf neue, unbekannte Daten verallgemeinern.

In einem überkontrollierten Modell sind die Koeffizienten der Merkmale zu gro+ und das Modell ist in der Lage, das Rauschen in die Daten einzupassen Daten genau, aber diese Präzision geht zu Lasten einer schlechten Generalisierungsleistung. Das Modell ist zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert und kann die zugrunde liegenden Muster in den Daten nicht erfassen. Um eine Überkontrolle zu vermeiden, ist es wichtig, geeignete Regularisierungstechniken wie L1- oder L2-Regularisierung zu verwenden, um gro+e Koeffizienten zu bestrafen und eine Überanpassung zu verhindern. Darüber hinaus können Techniken wie die Kreuzvalidierung verwendet werden, um die Leistung des Modells anhand neuer Daten zu bewerten und eine Überanpassung zu verhindern.