Memahami Overcontrol dalam Pembelajaran Mesin

Terlebih dikawal merujuk kepada situasi di mana model terlalu tepat dan menangkap hingar dalam data, mengakibatkan prestasi generalisasi yang lemah. Dalam erti kata lain, model itu terlampau kesesuaian dengan data latihan, dan ia tidak digeneralisasikan dengan baik kepada data baharu yang tidak kelihatan.

Dalam model terlampau terkawal, pekali ciri adalah terlalu besar, dan model itu dapat menyesuaikan hingar dalam data dengan tepat, tetapi ketepatan ini datang pada kos prestasi generalisasi yang lemah. Model menjadi terlalu khusus kepada data latihan dan gagal menangkap corak asas dalam data.

Untuk mengelakkan kawalan berlebihan, adalah penting untuk menggunakan teknik regularisasi yang sesuai, seperti regularisasi L1 atau L2, untuk menghukum pekali yang besar dan mengelakkan overfitting. Selain itu, teknik seperti pengesahan silang boleh digunakan untuk menilai prestasi model pada data baharu dan mengelakkan pemasangan berlebihan.