Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значи Оверфиттинг?
У статистици и машинском учењу, прекомпоновање се јавља када модел покушава да предвиди тренд података који су прегласни. Прекомерно опремање резултат је претјерано сложеног модела с превише параметара. Модел који је пренапоран је нетачан јер тренд не одражава реалност података.
Тецхопедиа објашњава Оверфиттинг
Префињен модел је модел са линијом тренда који одражава грешке у подацима са којима се обучава, уместо да тачно предвиђа невидљиве податке. То се боље види визуелно са графиком тачака података и линијом тренда. Пренапонски модел показује кривуљу са вишим и нижим тачкама, док правилно постављен модел показује глатку кривуљу или линеарну регресију.
Главни проблем прекомерног уклапања је тај што је модел ефективно меморисао постојеће тачке података, уместо да покушава предвидети колико ће бити невидљивих података.
Прекомерно опремање обично је резултат превеликог броја бодова за тренинг. Постоји неколико техника које истраживачи машинског учења могу користити за ублажавање прекомерног уклапања, укључујући унакрсну валидацију, регуларизацију, рано заустављање, обрезивање, Баиесове приоре, испадање и упоређивање модела.
