Welche Metrik ist am wichtigsten, um festzustellen, ob Überanpassung stattfindet?
Was ist der Unterschied zwischen Unteranpassung und Überanpassung Unteranpassung und Überanpassung sind Probleme, die während des Modelltrainings auftreten.

Unteranpassung tritt auf, wenn das Modell zu einfach ist und das Muster in den Trainingsdaten nicht genau erfassen kann. Als Ergebnis hat das Modell eine schlechte Leistung sowohl auf den Trainingsdaten als auch auf neuen, unbekannten Daten. Unteranpassung wird oft durch unzureichende Merkmale oder einen Mangel an Modellkomplexität verursacht.

Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu viele Parameter im Verhältnis zur Anzahl der Beobachtungen in den Trainingsdaten hat und anfängt, die Trainingsdaten auswendig zu lernen anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen. Dies führt zu hoher Trainingsgenauigkeit, aber schlechter Verallgemeinerungsleistung auf unbekannten Daten.

Um Unteranpassung und Überanpassung zu vermeiden, muss ein Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und der Menge an Trainingsdaten gefunden werden. Techniken wie Kreuzvalidierung, Regularisierung und vorzeitiges Beenden können auch helfen, Überanpassung zu verhindern.
Eine der Metriken, die verwendet werden kann, um festzustellen, ob ein maschinelles Lernmodell überangepasst ist, ist die Betrachtung der Verlustfunktion während des Trainings. Eine sehr kleine Verlustfunktion deutet normalerweise darauf hin, dass Überanpassung stattfindet und kann verwendet werden, um zu bestimmen, wann der Trainingsprozess gestoppt werden soll.