Was ist Overfitting?
Ein Problem beim Machine Learning, bei dem ein Modell zu spezifisch auf Trainingsdaten lernt und schlecht bei neuen Daten funktioniert.
Definition
Overfitting ist ein Problem beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten lernt und dabei auch Rauschen und spezifische Details memoriert, wodurch es schlecht bei neuen, ungesehenen Daten funktioniert.
Zweck
Das Verstehen von Overfitting ist entscheidend, um Modelle zu entwickeln, die gut verallgemeinern können und zuverlässige Leistung bei realen Daten zeigen, anstatt nur bei den Trainingsdaten gut zu funktionieren.
Funktion
Overfitting tritt auf, wenn ein Modell zu komplex für die verfügbaren Trainingsdaten ist oder zu lange trainiert wird, wodurch es lernt, spezifische Trainingsdatenmerkmale zu memorieren, anstatt allgemeine Muster zu erkennen.
Beispiel
Ein Bildklassifikationsmodell könnte alle Trainingsbilder von Katzen perfekt identifizieren, aber bei neuen Katzenbildern versagen, weil es sich zu sehr auf spezifische Details der Trainingsbilder konzentriert hat.
Verwandt
Overfitting ist eng mit Underfitting, Regularization, Cross-Validation, Dropout und verschiedenen Techniken zur Modellvalidierung verbunden.
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