Hiểu về kiểm soát quá mức trong Machine Learning

Kiểm soát quá mức đề cập đến tình huống trong đó mô hình quá chính xác và thu được nhiễu trong dữ liệu, dẫn đến hiệu suất khái quát hóa kém. Nói cách khác, mô hình quá khớp với dữ liệu huấn luyện và không khái quát hóa tốt với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Trong một mô hình được kiểm soát quá mức, các hệ số của các đặc tính quá lớn và mô hình có thể điều chỉnh nhiễu trong dữ liệu một cách chính xác, nhưng độ chính xác này phải trả giá bằng hiệu suất khái quát hóa kém. Mô hình trở nên quá chuyên biệt đối với dữ liệu huấn luyện và không nắm bắt được các mẫu cơ bản trong dữ liệu.

Để tránh kiểm soát quá mức, điều quan trọng là sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa thích hợp, chẳng hạn như chính quy hóa L1 hoặc L2, để xử phạt các hệ số lớn và ngăn chặn việc khớp quá mức. Ngoài ra, các kỹ thuật như xác thực chéo có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới và ngăn chặn việc khớp quá mức.