Overfitting
term_id: overfitting
Category: training_techniques
Definition
L’overfitting si verifica quando un modello impara troppo bene i dati di addestramento, includendo il loro rumore casuale e i valori anomali, risultando in eccellenti prestazioni sui dati di addestramento ma scarse prestazioni su nuovi dati di test non visti.
Summary
Un errore di modellazione in cui un algoritmo di apprendimento automatico cattura il rumore invece del segnale sottostante, danneggiando la capacità di generalizzazione.
Key Concepts
- Alta varianza
- Scarsa generalizzazione
- Divario tra errore di addestramento e test
- Complessità del modello
Use Cases
- Diagnosi dei problemi di prestazioni del modello
- Selezione della forza di regolarizzazione
- Determinazione della profondità ottimale del modello