Overcontrole in machinaal leren begrijpen

Overgecontroleerd verwijst naar een situatie waarin het model te nauwkeurig is en de ruis in de gegevens opvangt, wat resulteert in slechte generalisatieprestaties. Met andere woorden, het model past zich te veel aan de trainingsgegevens aan en generaliseert niet goed naar nieuwe, onzichtbare gegevens. In een overgecontroleerd model zijn de coëfficiënten van de kenmerken te groot en kan het model de ruis in de gegevens inpassen. gegevens exact, maar deze precisie gaat ten koste van slechte generalisatieprestaties. Het model raakt te gespecialiseerd in de trainingsgegevens en slaagt er niet in de onderliggende patronen in de gegevens vast te leggen. Om overcontrole te voorkomen, is het belangrijk om geschikte regularisatietechnieken te gebruiken, zoals L1- of L2-regularisatie, om grote coëfficiënten te bestraffen en overfitting te voorkomen. Bovendien kunnen technieken zoals kruisvalidatie worden gebruikt om de prestaties van het model op nieuwe gegevens te evalueren en overfitting te voorkomen.