A túlvezérlés megértése a gépi tanulásban

A túlvezérelt olyan helyzetre utal, amikor a modell túl precíz, és rögzíti az adatok zaját, ami rossz általánosítási teljesítményt eredményez. Más szóval, a modell túlzottan illeszkedik a betanítási adatokhoz, és nem általánosítható jól az új, nem látott adatokra.

A túlvezérelt modellben a jellemzők együtthatói túl nagyok, és a modell képes a zajt a rendszerbe illeszteni. adatokat pontosan, de ez a pontosság gyenge általánosítási teljesítmény ára van. A modell túlságosan specializálódik a betanítási adatokra, és nem képes megragadni az adatok mögöttes mintázatait. A túlkontroll elkerülése érdekében fontos megfelelő regularizációs technikák alkalmazása, mint például az L1 vagy L2 regularizáció, hogy megbüntesse a nagy együtthatókat és megakadályozza a túlillesztést. Ezenkívül olyan technikák, mint például a keresztellenőrzés, felhasználhatók a modell teljesítményének értékelésére új adatokon, és megakadályozzák a túlillesztést.