Overfitting e Underfitting nella pratica: scenari comuni e soluzioni

L'overfitting e l'underfitting sono due problemi comuni che possono verificarsi durante l'addestramento di un modello di machine learning. L'overfitting si verifica quando un modello è troppo complesso e apprende troppo bene i dettagli specifici dei dati di addestramento, con conseguente scarsa generalizzazione ai nuovi dati. Ciò significa che il modello funziona bene sui dati di addestramento, ma male sui dati di test o nelle situazioni del mondo reale.

D'altra parte, l' underfitting si verifica quando un modello è troppo semplice e non è in grado di catturare i modelli sottostanti nei dati. Ciò si traduce in un modello con prestazioni scadenti sia sui dati di addestramento che di test.

Un esempio reale di overfitting può essere visto in un modello addestrato a riconoscere i volti nelle immagini. Se il modello viene addestrato su un set di dati che include solo un tipo specifico di viso (ad es. volti con una certa tonalità della pelle, struttura facciale o età), potrebbe funzionare bene su quel set di dati, ma male su un set di dati che include un set di dati più diversificato insieme di facce. Questo perché il modello ha appreso troppo bene i dettagli specifici dei dati di addestramento e non è in grado di generalizzare a nuovi dati.

Per evitare l'overfitting , è possibile utilizzare diverse tecniche, ad esempio la raccolta di dati di addestramento più diversi, l'utilizzo della regolarizzazione per vincolare il modello o l'arresto anticipato per impedire al modello di apprendere i dettagli specifici dei dati di addestramento.

L'underfitting può anche essere prevenuto utilizzando un modello più complesso o raccogliendo più dati di addestramento. Tuttavia, è necessario prestare attenzione per evitare l'overfitting, poiché un modello più complesso può facilmente risultare in overfitting se non è adeguatamente regolarizzato.

Riepilogo

Overfitting e underfitting sono problemi comuni nell'apprendimento automatico e trovare il giusto equilibrio tra complessità del modello e dati di addestramento è essenziale per ottenere buone prestazioni sui dati di test. Utilizzando la regolarizzazione, l'arresto anticipato e altre tecniche, è possibile prevenire l'overfitting e l'underfitting e costruire un modello che possa essere ben generalizzato ai nuovi dati.

Buon apprendimento!!!

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Informazioni sull'autore: Sono Ambarish, un appassionato di scienza dei dati. Attualmente sto imparando Machine Learning/Deep Learning/NLP/Computer Vision e se hai domande, contattami sul mio profilo Linkedin .