Förstå överkontroll i maskininlärning

Överkontrollerad hänvisar till en situation där modellen är för exakt och fångar upp bruset i data, vilket resulterar i dålig generaliseringsprestanda. Modellen är med andra ord överanpassad till träningsdatan och den generaliserar inte bra till nya, osynliga data.

I en överkontrollerad modell är koefficienterna för funktionerna för stora och modellen kan passa in bruset i data exakt, men denna precision kommer på bekostnad av dålig generaliseringsprestanda. Modellen blir för specialiserad för träningsdata och lyckas inte fånga de underliggande mönstren i data.

För att undvika överkontroll är det viktigt att använda lämpliga regleringstekniker, såsom L1- eller L2-regularisering, för att straffa stora koefficienter och förhindra överanpassning. Dessutom kan tekniker som korsvalidering användas för att utvärdera modellens prestanda på ny data och förhindra överanpassning.