Переобучение — повсеместная проблема для специалистов по данным, создающих модели машинного обучения. Это происходит, когда модель чрезмерно оптимизирована для обучающих данных и, таким образом, неадекватно работает с новыми, невидимыми данными. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии, которые специалисты по данным могут использовать для борьбы с переоснащением и повышения производительности своих моделей машинного обучения.

Прежде всего, что такое переобучение? Переобучение происходит, когда модель слишком точно настраивается на обучающие данные, запоминая их, а не обобщая на новые данные. На рис. 1 показано визуальное представление переобучения. Модель идеально соответствует обучающим данным (обозначенным синими точками), но дает сбои при столкновении с новыми данными (обозначенными красными точками), поскольку не может обобщать.

Чтобы решить проблему переобучения, специалисты по данным могут обратиться к ряду методов. Одним из хорошо зарекомендовавших себя методов является регуляризация. Этот метод включает добавление штрафного члена к функции стоимости, чтобы модели не имели слишком много параметров. Двумя популярными формами регуляризации являются регуляризация L1 и L2. Регуляризация L1 добавляет штраф, пропорциональный абсолютному значению параметров, а регуляризация L2 добавляет штраф, пропорциональный квадрату параметров.

Другой подход заключается в использовании более простой модели. Простые модели с меньшим количеством параметров менее подвержены переоснащению, поскольку они не могут запоминать обучающие данные. Одним из примеров является использование деревьев решений с ограниченной глубиной.

Методы ансамбля, такие как Random Forest и Gradient Boosting, также могут использоваться для решения проблемы переобучения. Эти методы объединяют прогнозы нескольких моделей, что приводит к более надежной и точной модели. Усредняя прогнозы нескольких моделей, ансамблевые методы уменьшают дисперсию модели, в конечном итоге уменьшая переоснащение.

Перекрестная проверка — еще один метод борьбы с переоснащением. Перекрестная проверка включает в себя разделение данных на наборы для обучения и тестирования, обучение модели на наборе для обучения и оценку ее производительности на наборе для тестирования. Этот метод обеспечивает более точную оценку производительности модели и может обнаруживать переоснащение.

Важно следить за производительностью модели на новых, невидимых данных. Это можно сделать, отслеживая производительность на проверочном наборе. Если производительность модели начинает ухудшаться на проверочном наборе, это красный флаг переобучения.

Непрерывный мониторинг производительности модели машинного обучения имеет решающее значение для обеспечения ее актуальности и точности. Один из таких подходов к мониторингу производительности заключается в использовании таких показателей, как точность, точность, полнота и оценка F1. Эти показатели обеспечивают числовое представление производительности модели, упрощая выявление любых существенных отклонений и потенциальных признаков переобучения. Регулярно отслеживая метрики, специалисты по данным могут гарантировать, что их модели останутся эффективными при обработке новых и невидимых данных.

Наконец, в дополнение к метрикам визуализация данных также может играть важную роль в мониторинге производительности модели машинного обучения. Визуализируя прогнозы модели и соответствующие им достоверные данные, специалисты по обработке и анализу данных могут глубже понять сильные и слабые стороны модели. Например, точечная диаграмма предсказанных значений по сравнению с фактическими значениями может выявить любые закономерности или смещения в предсказаниях модели, упрощая выявление и исправление переобучения. Инструменты визуализации данных, такие как матрицы неточностей, могут обеспечить четкое и краткое представление о производительности модели и помочь специалистам по данным принимать обоснованные решения о том, как повысить точность модели.

В заключение, переоснащение является постоянной проблемой для специалистов по данным, создающих модели машинного обучения. Однако, имея в своем распоряжении множество методов, таких как регуляризация, более простые модели, ансамблевые методы, перекрестная проверка и мониторинг производительности новых данных, специалисты по данным могут эффективно бороться с переоснащением и повышать производительность своих моделей. Крайне важно помнить об этих методах и проявлять бдительность в отношении признаков переобучения.

Перед уходом

Если вам понравилось читать мою работу, зарегистрируйтесь здесь, чтобы получать все мои будущие публикации прямо в свой почтовый ящик.

Присоединяйтесь к Medium всего за 5 долларов и читайте неограниченное количество информативных историй от меня и тысяч других замечательных писателей. Вы можете сделать это, нажав Здесь.

Еще одно примечание для читателей и сторонников: с момента внедрения инструментов автоматизации, предоставляемых Jasper.AI, продуктивность моего ведения блога увеличилась в десять раз. Теперь я могу создавать высококачественный контент гораздо быстрее, чтобы вести блог еженедельно. Я настоятельно рекомендую Jasper.AI всем блогерам и создателям контента, которые хотят повысить свою эффективность и продуктивность.

Зарегистрируйтесь здесь с моей персонализированной партнерской ссылкой, чтобы поддержать меня и испытать такой же прирост производительности для себя. За временное специальное предложение вы получаете 10 000 бонусных кредитов.

Удачного ведения блога!

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.