Überanpassung ist ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell übermäßig komplex ist und zu genau an die Trainingsdaten angepasst ist, was dazu führt, dass es bei neuen Daten schlecht abschneidet. Dies tritt auf, wenn das Modell nicht nur das Signal (Muster) in den Daten lernt, sondern auch das Rauschen (zufällige Schwankungen) in den Trainingsdaten. Eine Überanpassung kann aufgrund verschiedener Faktoren auftreten, z. B. wenn zu viele Funktionen verwendet werden, zu wenige Beispiele zum Trainieren vorhanden sind oder ein Modell zu lange trainiert wird. Es ist wichtig, eine Überanpassung zu verhindern, indem Techniken wie Regularisierung, frühes Stoppen oder Erhöhen der Menge an Trainingsdaten verwendet werden.
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