¿Qué es el sobreajuste?

El sobreajuste es un término utilizado en estadísticas que se refiere a un error de modelado que se produce cuando una función se corresponde demasiado con un conjunto de datos en particular. Como resultado, el sobreajuste puede no ajustarse a datos adicionales y esto puede afectar la precisión de la predicción de observaciones futuras.

Sobreajuste

El sobreajuste se puede identificar verificando métricas de validación como la precisión y la pérdida. Las métricas de validación generalmente aumentan hasta un punto en el que se estancan o comienzan a disminuir cuando el modelo se ve afectado por el sobreajuste. Durante una tendencia alcista, el modelo busca un buen ajuste que, cuando se logra, hace que la tendencia comience a disminuir o se estanque.

Sumario rápido

  • El sobreajuste es un error de modelado que introduce sesgo en el modelo porque está demasiado relacionado con el conjunto de datos.
  • El sobreajuste hace que el modelo sea relevante solo para su conjunto de datos e irrelevante para cualquier otro conjunto de datos.
  • Algunos de los métodos utilizados para evitar el sobreajuste incluyen conjuntos, aumento de datos, simplificación de datos y validación cruzada.

¿Cómo detectar el sobreajuste?

Detectar el sobreajuste es casi imposible antes de probar los datos. Puede ayudar a abordar la característica inherente del sobreajuste, que es la incapacidad de generalizar conjuntos de datos. Por lo tanto, los datos se pueden separar en diferentes subconjuntos para facilitar el entrenamiento y las pruebas. Los datos se dividen en dos partes principales, es decir, un conjunto de prueba y un conjunto de entrenamiento.

El conjunto de entrenamiento representa la mayoría de los datos disponibles (alrededor del 80%) y entrena el modelo. El conjunto de prueba representa una pequeña parte del conjunto de datos (aproximadamente el 20%) y se utiliza para probar la precisión de los datos con los que nunca antes interactuó. Al segmentar el conjunto de datos, podemos examinar el rendimiento del modelo en cada conjunto de datos para detectar el sobreajuste cuando ocurre, así como ver cómo funciona el proceso de entrenamiento.

El rendimiento se puede medir utilizando el porcentaje de precisión observado en ambos conjuntos de datos para concluir sobre la presencia de sobreajuste. Si el modelo funciona mejor en el conjunto de entrenamiento que en el de prueba, significa que es probable que el modelo esté sobreajustado.

¿Cómo prevenir el sobreajuste?

A continuación se muestran algunas de las formas de prevenir el sobreajuste:

1. Entrenamiento con más datos

Una de las formas de evitar el sobreajuste es entrenar con más datos. Esta opción hace que sea fácil para los algoritmos. mejor minimizar los errores. A medida que el usuario introduzca más datos de entrenamiento en el modelo, no podrá sobreajustar todas las muestras y se verá obligado a generalizar para obtener resultados.

Los usuarios deben recopilar continuamente más datos como una forma de 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 sean relevantes y 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 puede recopilar continuamente más datos, puede hacer que los conjuntos de datos disponibles parezcan diversos. El aumento de datos hace que los datos de una muestra se vean ligeramente diferentes cada vez que el modelo los procesa. El proceso hace que cada conjunto de datos parezca único para el modelo y evita que el modelo aprenda las características de los conjuntos de datos.

Otra opción que funciona de la misma manera que el aumento de datos es agregar ruido a los datos de entrada y salida. Agregar ruido a la entrada hace que el modelo se vuelva estable, sin afectar la calidad y privacidad de los datos, mientras que agregar ruido a la salida hace que los datos sean más diversos. Sin embargo, la adición de ruido debe hacerse con moderación para que la extensión del ruido no sea tanto como para hacer que los datos sean incorrectos o demasiado diferentes.

3. Simplificación de datos

El sobreajuste puede ocurrir debido a la complejidad de un modelo, de modo que, incluso con grandes volúmenes de datos, el modelo aún logra sobreajustar el conjunto de datos de entrenamiento. El método de simplificación de datos se utiliza para reducir el sobreajuste al disminuir la complejidad del modelo para hacerlo lo suficientemente simple como para que no se sobreajuste.

Algunas de las acciones que se pueden implementar incluyen la poda de un árbol de decisión, la reducción del número de parámetros. Parámetro Un parámetro es un componente útil del análisis estadístico. Se refiere a las características que se utilizan para definir una población determinada. Se usa en una red neuronal y usa la deserción en una red neutral. Simplificar el modelo también puede hacer que el modelo sea más ligero y se ejecute más rápido.

4. Ensamblaje

Ensembling es una técnica de aprendizaje automático que funciona combinando predicciones de dos o más modelos separados. Los métodos de conjunto más populares incluyen el refuerzo y el ensacado. El impulso funciona mediante el uso de modelos base simples para aumentar su complejidad agregada. Entrena a un gran número de estudiantes débiles organizados en una secuencia, de modo que cada estudiante en la secuencia aprenda de los errores del estudiante anterior.

El impulso combina a todos los alumnos débiles de la secuencia para sacar a un alumno fuerte. El otro método de conjunto es el ensacado, que es lo opuesto al refuerzo. El ensacado funciona capacitando a un gran número de aprendices sólidos organizados en un patrón paralelo y luego combinándolos para optimizar sus predicciones.

Más recursos

Finance es el proveedor oficial de la certificación FMVA® de Analista de valoración y modelado financiero global (FMVA) ™ Únase a más de 350,600 estudiantes que trabajan para empresas como Amazon, JP Morgan y el programa de certificación de Ferrari, diseñado para ayudar a cualquiera a convertirse en un analista financiero de clase mundial . Para seguir avanzando en su carrera, los recursos financieros adicionales a continuación serán útiles:

  • Conceptos básicos de estadística en finanzas Conceptos básicos de estadística para finanzas Una comprensión sólida de la estadística es de vital importancia para ayudarnos a comprender mejor las finanzas. Además, los conceptos estadísticos pueden ayudar a los inversores a controlar
  • Sesgo de minería de datos Sesgo de minería de datos El sesgo de minería de datos se refiere a una suposición de importancia que un comerciante asigna a un suceso en el mercado que en realidad fue el resultado de una casualidad o imprevisto
  • Bosque aleatorio Bosque aleatorio El bosque aleatorio es una técnica utilizada para modelar predicciones y análisis de comportamiento y se basa en árboles de decisión. Un bosque aleatorio contiene muchos árboles de decisión
  • Probabilidad incondicional Probabilidad incondicional La probabilidad incondicional, también conocida como probabilidad marginal, se refiere a una probabilidad que no se ve afectada por eventos anteriores o futuros. En otras palabras,

Recomendado

¿Qué son las referencias profesionales?
¿Qué es CEO vs. CFO?
¿Qué es una opción de compra?