В чём заключается проблема переобучения в машинном обучении?

Проблема переобучения в машинном обучении заключается в том, что модель слишком хорошо усваивает обучающие данные. www.geeksforgeeks.org Она запоминает не только лежащие в их основе закономерности, но также шумы и флуктуации, присутствующие в этом конкретном наборе данных. www.geeksforgeeks.org Это приводит к тому, что при работе с новыми, ранее невиданными данными модель работает плохо. www.geeksforgeeks.org blog.skillfactory.ru

Некоторые причины переобучения:

• Слишком сложная модель. blog.skillfactory.ru Если у модели слишком много параметров по сравнению с размером тренировочного набора, она может запомнить все особенности тренировочных данных, вместо того чтобы выявить общие закономерности. blog.skillfactory.ru
• Недостаточный размер тренировочного набора. blog.skillfactory.ru Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. blog.skillfactory.ru
• Наличие шума в данных. blog.skillfactory.ru Случайные или нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. blog.skillfactory.ru
• Длительное обучение. blog.skillfactory.ru Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. blog.skillfactory.ru