Definition
Overfitting ist ein häufiges Problem in des Machine Learnings, bei dem ein Modell zu stark auf die Trainingsdaten angepasst wird und dadurch seine Vorhersagegenauigkeit auf unbekannten Daten beeinträchtigt wird. Ursachen für das Problem sind unter anderen:
- Zu viele Merkmale: Wenn das Modell zu viele Merkmale hat, die es berücksichtigen muss, kann es schwierig werden, allgemeingültige Muster zu erkennen und es kann eher zu Overfitting kommen.
- Zu wenig Trainingsdaten: Ein Modell benötigt ausreichende Trainingsdaten, um zu lernen und zu generalisieren. Wenn es zu wenige Trainingsdaten gibt, kann das Modell zu stark auf die vorhandenen Daten angepasst werden und überträgt dies auf unbekannte Daten nicht.
- Zu komplexes Modell: Ein Modell, das zu komplex ist, kann ebenfalls zu Overfitting führen. Es kann zu viele Anpassungen an den Trainingsdaten vornehmen und dadurch seine Fähigkeit verlieren, allgemeingültige Muster zu erkennen.
- Keine reguläre Optimierung: reguläre Optimierung hilft dabei, Overfitting zu vermeiden, indem es das Modell zwingt, allgemeingültige Muster zu erkennen und nicht zu stark auf die Trainingsdaten angepasst zu werden.
- Keine Cross-Validation: Cross-Validation hilft dabei, die Leistung des Modells auf unbekannten Daten zu überwachen und sicherzustellen, dass es kein overfitting aufweist.
Um Overfitting zu vermeiden, ist es wichtig, die Anzahl der Merkmale im Modell zu reduzieren, ausreichende Trainingsdaten zu sammeln, das Modell zu vereinfachen, reguläre Optimierung und Cross-Validation zu verwenden und die Leistung des Modells auf unbekannten Daten zu überwachen.
Wie entsteht Overfitting?
Overfitting entsteht, wenn ein Machine-Learning-Modell zu komplex wird und sich zu sehr an den Trainingsdaten anpasst, anstatt generalisierbare Muster zu lernen. Das Modell lernt die Trainingsdaten „auswendig“ anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen.
Ein Modell, das overfitted, hat eine hohe Leistung auf den Trainingsdaten, aber eine schlechte Leistung auf neuen, nicht gesehenen Daten. Das liegt daran, dass das Modell zu sehr auf spezifische Merkmale der Trainingsdaten reagiert hat. Das Problem ist, dass man diese Merkmale nicht auf neue Daten übertragen kann.
Overfitting kann durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht werden, wie zum Beispiel:
- Unausgeglichene Daten, bei denen eine bestimmte Klasse überrepräsentiert ist
- Zu viele Epochen oder Iterationen während des Trainings
Um Overfitting zu vermeiden, können verschiedene Methoden eingesetzt werden, wie z.B. Regularisierung, Dropout oder Early Stopping. Diese Methoden helfen, die Komplexität des Modells zu reduzieren und das Modell zu generalisieren. Somit kann man eine bessere Leistung bei neuen Daten erzielen.
In unserem Blogbeitrag erfahren Sie einen Vergleich zwischen Databricks und ML Studio.