Was ist Overfitting und wie vermeidet man es

Overfitting ist ein Phänomen im maschinellen Lernen. Dabei wird ein Modell zu sehr auf die Trainingsdaten angepasst und ist somit nicht mehr allgemeingültig. Es resultiert in einer hohen Anpassungsfähigkeit an die Trainingsdaten, aber einer schlechten Vorhersagegüte für neue, unbekannte Daten.

Ursachen für Overfitting können sein:

  • Verwendung von zu komplexen Modellen mit vielen Parameters
  • Unzureichende Menge an Trainingsdaten
  • Überanpassung von Modellen an spezifische Muster in den Trainingsdaten, statt ein allgemeines Verständnis zu erlangen.
  • Verwendung von zu vielen Funktionen/Features in einem Modell, ohne dass diese wichtig für die Vorhersage sind.

Einfache Regressionsmodelle können Overfitting erleiden, wenn das Modell zu komplex für die Trainingsdatenmenge ist. Ein Beispiel wäre eine hochgradige Polynomregression, die an jeden Punkt im Trainingsdatensatz perfekt angepasst ist, aber für neue Daten schlechte Vorhersagen liefert.

Auch komplexe neuronale Netze können Overfitting erleiden. Dies kann passieren, wenn das Netz zu viele Schichten hat, zu viele Neuronen in den Schichten oder zu wenig Trainingsdaten verwendet werden. In diesem Fall wird das Netz zu stark auf die Trainingsdaten angepasst und verliert seine Fähigkeit, neue Daten zuverlässig vorherzusagen.

Verrauschte (annähernd lineare) Daten können sowohl durch eine lineare als auch durch eine Polynomfunktion beschrieben werden. Obwohl die Polynomfunktion im Gegensatz zur linearen Funktion jeden Datenpunkt durchläuft, beschreibt die lineare Funktion den Verlauf besser, da sie an den Enden keine größeren Abweichungen aufweist. Wenn die Regressionskurve zur Extrapolation der Daten verwendet würde, wäre die Überanpassung noch größer.

Vermeidung von Overfitting

Hier sind drei wichtige Methoden, um Overfitting zu verhindern: Regularisierung, Validation und Cross-Validation und Verkleinerung des Modells.

  1. Regularisierung: Regularisierung ist eine Technik, die verwendet wird, um das Overfitting von Modellen zu verhindern. Die Idee dahinter ist, dass ein Modell mit einer gewissen Menge an “Penalty” für die Komplexität des Modells belohnt wird, was dazu führt, dass es nicht zu stark auf die Trainingsdaten angepasst wird. Es gibt verschiedene Regularisierungsmethoden, wie z.B. L1- und L2-Regularisierung, die für verschiedene Modelle und Problemstellungen verwendet werden können.
  2. Validation und Cross-Validation: Eine weitere Möglichkeit, Overfitting zu vermeiden, ist die Verwendung von Validation und Cross-Validation. Validation bezieht sich auf das Trennen von Trainings- und Testdaten, so dass das Modell an den Trainingsdaten trainiert werden kann und dann an den Testdaten überprüft werden kann. Cross-Validation ist eine Erweiterung dieser Methode, bei der die Daten in mehrere Teile aufgeteilt werden, so dass das Modell mehrere Male trainiert und überprüft werden kann, um eine bessere Vorhersagegüte zu erzielen.
  3. Verkleinerung des Modells: Ein weiteres wichtiges Konzept zur Vermeidung von Overfitting ist die Verkleinerung des Modells. Dies kann erreicht werden, indem überflüssige Funktionen und Features aus dem Modell entfernt werden. Eine einfache Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, die Anzahl der Schichten oder Neuronen im Modell zu reduzieren. Es kann auch notwendig sein, bestimmte Funktionen aus dem Modell zu entfernen, wenn sie keine bedeutenden Auswirkungen auf die Vorhersage haben.

Zusammenfassend ist es wichtig zu beachten, dass Overfitting ein häufiger Fehler im maschinellen Lernen ist, aber es gibt viele Techniken, um es zu vermeiden. Dazu gehören Regularisierung, Validation und Cross-Validation und Verkleinerung des Modells.