Overfitting e Underfitting na prática: cenários e soluções comuns

Overfitting e underfitting são dois problemas comuns que podem ocorrer ao treinar um modelo de aprendizado de máquina. O overfitting ocorre quando um modelo é muito complexo e aprende muito bem os detalhes específicos dos dados de treinamento, resultando em generalização ruim para novos dados. Isso significa que o modelo funciona bem nos dados de treinamento, mas mal nos dados de teste ou em situações do mundo real.

Por outro lado, o underfitting ocorre quando um modelo é muito simples e não consegue capturar os padrões subjacentes nos dados. Isso resulta em um modelo com desempenho ruim nos dados de treinamento e teste.

Um exemplo real de overfitting pode ser visto em um modelo treinado para reconhecer rostos em imagens. Se o modelo for treinado em um conjunto de dados que inclui apenas um tipo específico de rosto (por exemplo, rostos com um determinado tom de pele, estrutura facial ou idade), ele pode ter um bom desempenho nesse conjunto de dados, mas ruim em um conjunto de dados que inclui um conjunto de dados mais diversificado conjunto de rostos. Isso ocorre porque o modelo aprendeu muito bem os detalhes específicos dos dados de treinamento e não consegue generalizar para novos dados.

Para evitar o overfitting , existem várias técnicas que podem ser usadas, como coletar dados de treinamento mais diversos, usar regularização para restringir o modelo ou parada antecipada para impedir que o modelo aprenda os detalhes específicos dos dados de treinamento.

O underfitting também pode ser evitado usando um modelo mais complexo ou coletando mais dados de treinamento. No entanto, deve-se ter cuidado para evitar o overfitting, pois um modelo mais complexo pode facilmente resultar em overfitting se não for devidamente regularizado.

Resumo

O superajuste e o subajuste são problemas comuns no aprendizado de máquina , e encontrar o equilíbrio certo entre a complexidade do modelo e os dados de treinamento é essencial para obter um bom desempenho nos dados de teste. Usando regularização, parada antecipada e outras técnicas, é possível evitar superajuste e subajuste e construir um modelo que pode generalizar bem para novos dados.

Feliz aprendizado!!!

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Sobre o autor: Sou Ambarish, um entusiasta da ciência de dados. Atualmente estou aprendendo Machine Learning/Deep Learning/NLP/Computer Vision e se você tiver alguma dúvida, entre em contato comigo no meu perfil do Linkedin .