Как можно определить, что модель машинного обучения склонна к переобучению?

Несколько признаков, которые могут указывать на склонность модели машинного обучения к переобучению:

• Дисбаланс производительности. www.decosystems.ru Модель демонстрирует высокую точность на обучающем наборе данных, но существенно ошибается при работе с тестовыми данными. www.decosystems.ru
• Слишком сложные границы решений. www.decosystems.ru Визуальный анализ границ решений может указывать на переобучение: если они выглядят избыточно изогнутыми или «капризными», модель может слишком усердно пытаться адаптироваться к каждой точке данных. www.decosystems.ru
• Стагнация или ухудшение производительности на валидационных данных. www.decosystems.ru В начальной стадии обучения производительность модели на валидационных данных, как правило, улучшается. www.decosystems.ru Однако с течением времени этот прогресс может замедлиться или даже начать ухудшаться, в то время как на обучающих данных показатели продолжат расти. www.decosystems.ru
• Значительные колебания в производительности при небольших изменениях в обучающем наборе. www.decosystems.ru Если небольшие изменения или вариации в обучающих данных приводят к существенным колебаниям в результатах модели, это может свидетельствовать о её чрезмерной чувствительности. www.decosystems.ru

Для выявления переобучения также используют методы, такие как перекрёстная проверка (разделение данных на подмножества и обучение модели на разных комбинациях этих подмножеств) и кривые обучения (отображают ошибку обучения и проверки в зависимости от размера обучающего набора). www.decosystems.ru www.geeksforgeeks.org