Überanpassung ist ein Begriff, der in Statistiken verwendet wird und sich auf einen Modellierungsfehler bezieht, der auftritt, wenn eine Funktion einem bestimmten Datensatz zu genau entspricht. Infolgedessen passt eine Überanpassung möglicherweise nicht zu zusätzlichen Daten, und dies kann die Genauigkeit der Vorhersage zukünftiger Beobachtungen beeinträchtigen.
Eine Überanpassung kann durch Überprüfen von Validierungsmetriken wie Genauigkeit und Verlust identifiziert werden. Die Validierungsmetriken erhöhen sich normalerweise bis zu einem Punkt, an dem sie stagnieren oder abnehmen, wenn das Modell von einer Überanpassung betroffen ist. Während eines Aufwärtstrends strebt das Modell eine gute Anpassung an, die, wenn sie erreicht wird, dazu führt, dass der Trend abnimmt oder stagniert.
Kurze Zusammenfassung
- Überanpassung ist ein Modellierungsfehler, der zu einer Verzerrung des Modells führt, da es zu eng mit dem Datensatz zusammenhängt.
- Durch Überanpassung ist das Modell nur für seinen Datensatz relevant und für andere Datensätze irrelevant.
- Einige der Methoden zur Verhinderung von Überanpassung umfassen Ensembling, Datenerweiterung, Datenvereinfachung und Kreuzvalidierung.
Wie erkennt man eine Überanpassung?
Das Erkennen einer Überanpassung ist fast unmöglich, bevor Sie die Daten testen. Dies kann dazu beitragen, das inhärente Merkmal der Überanpassung zu beheben, nämlich die Unfähigkeit, Datensätze zu verallgemeinern. Die Daten können daher in verschiedene Untergruppen unterteilt werden, um das Training und Testen zu vereinfachen. Die Daten sind in zwei Hauptteile aufgeteilt, nämlich einen Testsatz und einen Trainingssatz.
Der Trainingssatz repräsentiert einen Großteil der verfügbaren Daten (ca. 80%) und trainiert das Modell. Der Testsatz stellt einen kleinen Teil des Datensatzes dar (ca. 20%) und wird verwendet, um die Genauigkeit der Daten zu testen, mit denen er zuvor noch nie interagiert hat. Durch Segmentieren des Datensatzes können wir die Leistung des Modells für jeden Datensatz untersuchen, um eine Überanpassung zu erkennen, wenn sie auftritt, und um zu sehen, wie der Trainingsprozess funktioniert.
Die Leistung kann unter Verwendung des in beiden Datensätzen beobachteten Prozentsatzes der Genauigkeit gemessen werden, um auf das Vorhandensein einer Überanpassung zu schließen. Wenn das Modell auf dem Trainingssatz eine bessere Leistung erbringt als auf dem Testsatz, bedeutet dies, dass das Modell wahrscheinlich überpasst.
Wie kann eine Überanpassung verhindert werden?
Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, um eine Überanpassung zu verhindern:
1. Training mit mehr Daten
Eine Möglichkeit, eine Überanpassung zu verhindern, besteht darin, mit mehr Daten zu trainieren. Eine solche Option erleichtert Algorithmen Algorithmen (Algos) Algorithmen (Algos) sind eine Reihe von Anweisungen, die zur Ausführung einer Aufgabe eingeführt werden. Algorithmen werden eingeführt, um den Handel zu automatisieren und Gewinne mit einer Frequenz zu erzielen, die für einen menschlichen Händler unmöglich ist, das Signal zu erkennen besser, um Fehler zu minimieren. Wenn der Benutzer mehr Trainingsdaten in das Modell einspeist, kann er nicht alle Stichproben überanpassen und muss verallgemeinern, um Ergebnisse zu erhalten.
Benutzer sollten kontinuierlich mehr Daten sammeln, um die Genauigkeit des Modells zu erhöhen. Diese Methode wird jedoch als teuer angesehen. Daher sollten Benutzer sicherstellen, dass die verwendeten Daten relevant und sauber sind.
2. Datenerweiterung
Eine Alternative zum Training mit mehr Daten ist die Datenerweiterung, die im Vergleich zu ersteren kostengünstiger ist. Wenn Sie nicht in der Lage sind, kontinuierlich weitere Daten zu erfassen, können Sie die verfügbaren Datensätze unterschiedlich erscheinen lassen. Durch die Datenerweiterung sehen Beispieldaten bei jeder Verarbeitung durch das Modell etwas anders aus. Der Prozess lässt jeden Datensatz für das Modell eindeutig erscheinen und verhindert, dass das Modell die Eigenschaften der Datensätze lernt.
Eine weitere Option, die genauso funktioniert wie die Datenerweiterung, ist das Hinzufügen von Rauschen zu den Eingabe- und Ausgabedaten. Durch Hinzufügen von Rauschen zur Eingabe wird das Modell stabil, ohne die Datenqualität und den Datenschutz zu beeinträchtigen. Durch Hinzufügen von Rauschen zur Ausgabe werden die Daten vielfältiger. Das Hinzufügen von Rauschen sollte jedoch mit Mäßigung erfolgen, damit das Ausmaß des Rauschens nicht so groß ist, dass die Daten falsch oder zu unterschiedlich sind.
3. Datenvereinfachung
Eine Überanpassung kann aufgrund der Komplexität eines Modells auftreten, sodass das Modell auch bei großen Datenmengen eine Überanpassung des Trainingsdatensatzes schafft. Die Datenvereinfachungsmethode wird verwendet, um die Überanpassung zu verringern, indem die Komplexität des Modells verringert wird, um es so einfach zu machen, dass es nicht überpasst.
Einige der Aktionen, die implementiert werden können, umfassen das Beschneiden eines Entscheidungsbaums und das Reduzieren der Anzahl von Parametern. Parameter Ein Parameter ist eine nützliche Komponente der statistischen Analyse. Es bezieht sich auf die Merkmale, die zur Definition einer bestimmten Population verwendet werden. Es wird in einem neuronalen Netzwerk verwendet und verwendet Dropout in einem neutralen Netzwerk. Durch die Vereinfachung des Modells kann das Modell auch leichter und schneller ausgeführt werden.
4. Zusammenbau
Ensembling ist eine maschinelle Lerntechnik, bei der Vorhersagen aus zwei oder mehr separaten Modellen kombiniert werden. Die beliebtesten Ensembling-Methoden sind Boosten und Absacken. Boosting funktioniert durch Verwendung einfacher Basismodelle, um deren Gesamtkomplexität zu erhöhen. Es trainiert eine große Anzahl schwacher Lernender, die in einer Sequenz angeordnet sind, so dass jeder Lernende in der Sequenz aus den Fehlern des Lernenden vor ihm lernt.
Boosting kombiniert alle schwachen Lernenden in der Sequenz, um einen starken Lernenden hervorzubringen. Die andere Ensemble-Methode ist das Absacken, was das Gegenteil von Boosten ist. Beim Absacken werden eine große Anzahl starker Lernender geschult, die in einem parallelen Muster angeordnet sind, und anschließend kombiniert, um ihre Vorhersagen zu optimieren.
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