Понимание чрезмерного контроля в машинном обучении

Чрезмерный контроль относится к ситуации, когда модель слишком точна и улавливает шум в данных, что приводит к плохой производительности обобщения. Другими словами, модель подгоняется под обучающие данные и плохо обобщается на новые, невидимые данные. данные точны, но эта точность достигается за счет плохой эффективности обобщения. Модель становится слишком специализированной для обучающих данных и не может уловить основные закономерности в данных. Чтобы избежать чрезмерного контроля, важно использовать соответствующие методы регуляризации, такие как регуляризация L1 или L2, чтобы наказывать большие коэффициенты и предотвращать переобучение. Кроме того, для оценки эффективности модели на новых данных и предотвращения переобучения можно использовать такие методы, как перекрестная проверка.