Ano ang Overfitting?
Ang overfitting ay isang error sa pagmomolde na nangyayari kapag ang isang function ay masyadong malapit sa isang limitadong hanay ng mga puntos ng data. Ang paglipas ng modelo ay karaniwang kumukuha ng anyo ng paggawa ng isang sobrang kumplikadong modelo upang maipaliwanag ang mga idiosyncrasies sa data sa ilalim ng pag-aaral.
Sa katotohanan, ang data na madalas na pinag-aralan ay may ilang antas ng error o random na ingay sa loob nito. Sa gayon, ang pagtatangka na gawin ang modelo ay masyadong malapit sa bahagyang hindi tumpak na data ay maaaring makaapekto sa modelo na may malaking pagkakamali at bawasan ang mahuhulaan na kapangyarihan nito.
Mga Key Takeaways
- Ang overfitting ay isang error sa pagmomolde na nangyayari kapag ang isang pag-andar ay masyadong magkasya sa isang limitadong hanay ng mga puntos ng data. Ang mga propesyonal sa pananalapi ay dapat palaging magkaroon ng kamalayan sa mga panganib ng pag-overfitting ng isang modelo batay sa limitadong data.
Pag-unawa sa Overfitting
Halimbawa, ang isang karaniwang problema ay ang paggamit ng mga algorithm ng computer upang maghanap ng malawak na mga database ng data sa merkado ng merkado upang makahanap ng mga pattern. Dahil sa sapat na pag-aaral, madalas na posible upang makabuo ng mga detalyadong teorema na lilitaw upang mahulaan ang mga bagay tulad ng pagbabalik sa stock market na may malapit na kawastuhan.
Gayunpaman, kapag inilalapat sa data sa labas ng sample, ang nasabing mga teorema ay malamang na napatunayan na lamang ang labis na pagkarga ng isang modelo sa kung ano ang totoo ay nangyari lamang ang pagkakataon. Sa lahat ng mga kaso, mahalagang subukan ang isang modelo laban sa data na nasa labas ng halimbawang ginamit upang mabuo ito.
Ang mga propesyonal sa pinansiyal ay dapat palaging may kamalayan sa mga panganib ng overfitting ng isang modelo batay sa limitadong data.
