Розуміння надмірного контролю в машинному навчанні

Надмірно контрольована – це ситуація, коли модель надто точна та вловлює шум у даних, що призводить до низької продуктивності узагальнення. Іншими словами, модель надмірно адаптується до навчальних даних, і вона погано узагальнює нові, невидимі дані.

У надмірно керованій моделі коефіцієнти функцій занадто великі, і модель здатна вписати шум у дані точні, але ця точність відбувається за рахунок низької продуктивності узагальнення. Модель стає занадто спеціалізованою для навчальних даних і не в змозі охопити базові закономірності в даних.

Щоб уникнути надмірного контролю, важливо використовувати відповідні методи регулярізації, такі як регулярізація L1 або L2, щоб покарати великі коефіцієнти та запобігти переобладнанню. Крім того, такі методи, як перехресна перевірка, можуть бути використані для оцінки ефективності моделі на нових даних і запобігання переобладнанню.