Comprendere il controllo eccessivo nell'apprendimento automatico

L'eccessivo controllo si riferisce a una situazione in cui il modello è troppo preciso e cattura il rumore nei dati, con conseguenti scarse prestazioni di generalizzazione. In altre parole, il modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento e non si generalizza bene a dati nuovi e invisibili.

In un modello eccessivamente controllato, i coefficienti delle caratteristiche sono troppo grandi e il modello è in grado di adattarsi al rumore nei dati di addestramento. esattamente i dati, ma questa precisione va a scapito di scarse prestazioni di generalizzazione. Il modello diventa troppo specializzato rispetto ai dati di addestramento e non riesce a catturare i modelli sottostanti nei dati.

Per evitare un controllo eccessivo, è importante utilizzare tecniche di regolarizzazione appropriate, come la regolarizzazione L1 o L2, per penalizzare coefficienti elevati e prevenire l'overfitting. Inoltre, è possibile utilizzare tecniche come la convalida incrociata per valutare le prestazioni del modello su nuovi dati e prevenire l'overfitting.