Qué es el sobreajuste?
El sobreajuste es un término utilizado en estadística que se refiere a un error de modelización que se produce cuando una función se corresponde demasiado con un conjunto de datos determinado. Como resultado, el sobreajuste puede no ajustarse a los datos adicionales, y esto puede afectar a la precisión de la predicción de futuras observaciones.
El sobreajuste puede identificarse comprobando las métricas de validación, como la precisión y la pérdida. Las métricas de validación suelen aumentar hasta un punto en el que se estancan o empiezan a disminuir cuando el modelo se ve afectado por el sobreajuste. Durante una tendencia ascendente, el modelo busca un buen ajuste que, cuando se consigue, hace que la tendencia empiece a declinar o se estanque.
Resumen
Cómo detectar el sobreajuste?
Detectar el sobreajuste es casi imposible antes de probar los datos. Puede ayudar a abordar la característica inherente al sobreajuste, que es la incapacidad de generalizar los conjuntos de datos. Los datos pueden, por tanto, separarse en diferentes subconjuntos para facilitar el entrenamiento y la prueba. Los datos se dividen en dos partes principales, i.e., un conjunto de prueba y un conjunto de entrenamiento.
El conjunto de entrenamiento representa la mayor parte de los datos disponibles (alrededor del 80%), y entrena el modelo. El conjunto de pruebas representa una pequeña porción del conjunto de datos (alrededor del 20%), y se utiliza para probar la precisión de los datos con los que nunca ha interactuado antes. Al segmentar el conjunto de datos, podemos examinar el rendimiento del modelo en cada conjunto de datos para detectar el sobreajuste cuando se produce, así como ver cómo funciona el proceso de entrenamiento.
El rendimiento puede medirse utilizando el porcentaje de precisión observado en ambos conjuntos de datos para concluir la presencia de sobreajuste. Si el modelo obtiene mejores resultados en el conjunto de entrenamiento que en el conjunto de prueba, significa que el modelo probablemente está sobreajustado.
Cómo evitar el sobreajuste?
A continuación se indican algunas de las formas de evitar el sobreajuste:
1. Entrenar con más datos
Una de las formas de evitar el sobreajuste es entrenar con más datos. Esta opción facilita los algoritmosLos algoritmos (algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea. Automatizan las operaciones para generar beneficios con una frecuencia imposible para un operador humano. para detectar mejor la señal y minimizar los errores. A medida que el usuario introduce más datos de entrenamiento en el modelo, éste será incapaz de sobreajustar todas las muestras y se verá obligado a generalizar para obtener resultados.
Los usuarios deben recoger continuamente más datos para aumentar la precisión del modelo. Sin embargo, este método se considera caro y, por lo tanto, los usuarios deben asegurarse de que los datos que se utilizan son relevantes y están limpios.
2. Aumento de datos
Una alternativa al entrenamiento con más datos es el aumento de datos, que es menos costoso en comparación con el primero. Si no se pueden recoger continuamente más datos, se puede hacer que los conjuntos de datos disponibles parezcan diversos.
El aumento de datos hace que una muestra de datos sea ligeramente diferente cada vez que es procesada por el modelo. El proceso hace que cada conjunto de datos parezca único para el modelo e impide que éste aprenda las características de los conjuntos de datos.
Otra opción que funciona de la misma manera que el aumento de datos es añadir ruido a los datos de entrada y salida. Añadir ruido a la entrada hace que el modelo se estabilice, sin afectar a la calidad y privacidad de los datos, mientras que añadir ruido a la salida hace que los datos sean más diversos. Sin embargo, la adición de ruido debe hacerse con moderación para que la magnitud del ruido no sea tan grande como para que los datos sean incorrectos o demasiado diferentes.
3. Simplificación de datos
El sobreajuste puede producirse debido a la complejidad de un modelo, de manera que, incluso con grandes volúmenes de datos, el modelo consigue sobreajustar el conjunto de datos de entrenamiento. El método de simplificación de datos se utiliza para reducir el sobreajuste disminuyendo la complejidad del modelo para hacerlo lo suficientemente simple como para que no se sobreajuste.
Algunas de las acciones que se pueden llevar a cabo incluyen la poda de un árbol de decisión, la reducción del número de parámetrosParámetroUn parámetro es un componente útil del análisis estadístico. Se refiere a las características que se utilizan para definir una población determinada. Se utiliza para en una red neuronal, y utilizando el abandono en una red neutral. Simplificar el modelo también puede hacer que el modelo sea más ligero y se ejecute más rápido.
4. Ensamblaje
El ensamblaje es una técnica de aprendizaje automático que funciona combinando las predicciones de dos o más modelos distintos. Los métodos de ensamblaje más populares son el boosting y el bagging.
El boosting funciona utilizando modelos base simples para aumentar su complejidad agregada. Entrena a un gran número de alumnos débiles dispuestos en una secuencia, de manera que cada alumno de la secuencia aprende de los errores del alumno anterior.
Boosting combina todos los aprendices débiles de la secuencia para obtener un aprendiz fuerte. El otro método de ensamblaje es el bagging, que es lo contrario del boosting. El ensacado funciona entrenando un gran número de aprendices fuertes dispuestos en un patrón paralelo y luego combinándolos para optimizar sus predicciones.
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