Forstå overkontroll i maskinlæring

Overkontrollert refererer til en situasjon der modellen er for presis og fanger opp støyen i dataene, noe som resulterer i dårlig generaliseringsytelse. Med andre ord er modellen overtilpasset til treningsdataene, og den generaliserer dårlig til nye, usynlige data.

I en overkontrollert modell er koeffisientene til funksjonene for store, og modellen er i stand til å passe støyen i data nøyaktig, men denne presisjonen kommer på bekostning av dårlig generaliseringsytelse. Modellen blir for spesialisert i forhold til treningsdataene og klarer ikke å fange opp de underliggende mønstrene i dataene.

For å unngå overkontroll er det viktig å bruke hensiktsmessige regulariseringsteknikker, som L1- eller L2-regularisering, for å straffe store koeffisienter og forhindre overtilpasning. I tillegg kan teknikker som kryssvalidering brukes til å evaluere modellens ytelse på nye data og forhindre overtilpasning.