Underfitting beschreibt ein Problem im Machine Learning und in der Statistik, bei dem ein Modell zu wenig an die Trainingsdaten angepasst ist. Dies führt dazu, dass es die zugrunde liegenden Muster und Zusammenhänge nicht ausreichend erfasst, was die Vorhersagegenauigkeit auf unbekannten Daten deutlich beeinträchtigen kann. Underfitting tritt vor allem dann auf, wenn das Modell zu einfach ist, um die Komplexität der Daten abzubilden, wodurch es an Aussagekraft verliert.
Welche Ursachen kann es dafür geben?
Underfitting kann aus verschiedenen Gründen entstehen. Eine häufige Ursache ist, dass das Modell zu wenig Merkmale berücksichtigt. Wenn nicht genügend relevante Variablen in die Analyse einfließen, kann das Modell die komplexen Zusammenhänge innerhalb der Daten nicht richtig abbilden. Ein weiterer Grund sind zu viele Einschränkungen im Modell. Wenn beispielsweise zu strikte Regularisierungen oder Vereinfachungen vorgenommen werden, kann das Modell nicht genügend Freiheit haben, sich den Daten anzupassen. Auch zu wenig Trainingsdaten können Underfitting verursachen. Ein Modell benötigt ausreichend Beispiele, um aus den Daten zu lernen und präzise Muster zu erkennen. Fehlen diese, wird die Aussagekraft des Modells stark eingeschränkt.
Wie kann man Underfitting im Machine Learning vermeiden?
Um Underfitting zu vermeiden, gibt es verschiedene Ansätze und Techniken, die angewendet werden können. Eine Möglichkeit besteht darin, die Anzahl der Merkmale zu erhöhen. Durch das Einbinden zusätzlicher relevanter Variablen kann das Modell komplexere Zusammenhänge in den Daten erfassen und besser abbilden. Ebenso hilfreich ist die Erhöhung der Anzahl der Trainingsdaten. Je mehr Daten das Modell zur Verfügung hat, desto besser kann es lernen, die Beziehungen und Strukturen innerhalb der Daten zu verstehen.
Ein weiterer Ansatz ist der Einsatz von komplexeren Modellen, die in der Lage sind, anspruchsvollere Muster zu erkennen. Einfachere Modelle, wie lineare Regression, stoßen bei nichtlinearen oder hochdimensionalen Daten schnell an ihre Grenzen. Durch die Verwendung komplexerer Algorithmen, beispielsweise Entscheidungsbäume oder neuronaler Netze, können die zugrunde liegenden Zusammenhänge besser erfasst werden.
Neben diesen Methoden können auch Ensemble-Methoden effektiv eingesetzt werden, um Underfitting zu vermeiden. Ensemble-Methoden kombinieren die Vorhersagen mehrerer Modelle, um die Genauigkeit zu verbessern und die Schwächen einzelner Modelle auszugleichen. Dabei kommen Techniken wie Bagging und Boosting zum Einsatz. Bagging reduziert die Varianz durch das Erstellen mehrerer Modelle auf Basis zufällig gezogener Trainingsdatensätze, während Boosting schwächere Modelle schrittweise verbessert, um Fehler systematisch zu minimieren.
Es ist wichtig zu beachten, dass keine einzelne Methode allein das Problem des Underfittings vollständig beseitigen kann. In der Praxis werden häufig mehrere Techniken miteinander kombiniert, um das Modell optimal anzupassen und das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
Wie mittels Machine Learning Microsoft Azure ML Studio die Daten auswerten kann, erfährst du in unserem Blogbeitrag.