Comprendre le contrôle excessif dans l'apprentissage automatique

Surcontrôlé fait référence à une situation dans laquelle le modèle est trop précis et capture le bruit dans les données, ce qui entraîne de mauvaises performances de généralisation. En d'autres termes, le modèle est surajusté aux données d'entraînement et il ne se généralise pas bien aux nouvelles données invisibles.

Dans un modèle surcontrôlé, les coefficients des caractéristiques sont trop grands et le modèle est capable d'adapter le bruit dans le modèle. données exactement, mais cette précision se fait au prix de mauvaises performances de généralisation. Le modèle devient trop spécialisé par rapport aux données d'entraînement et ne parvient pas à capturer les modèles sous-jacents dans les données.

Pour éviter un contrôle excessif, il est important d'utiliser des techniques de régularisation appropriées, telles que la régularisation L1 ou L2, pour pénaliser les coefficients élevés et éviter le surajustement. De plus, des techniques telles que la validation croisée peuvent être utilisées pour évaluer les performances du modèle sur de nouvelles données et éviter le surajustement.