Overfitting
/ˌoʊvərˈfɪtɪŋ/
Quando un modello apprende i dati di training troppo bene, incluso il rumore, risultando in scarsa generalizzazione su nuovi dati.
In English: OverfittingL'overfitting si verifica quando i modelli sono troppo complessi rispetto alla dimensione dei dati di training. Le soluzioni includono regolarizzazione, dropout, early stopping e data augmentation. Cruciale trovare il bilancio tra underfitting e overfitting.
Esempi
- Decision tree che memorizza tutti gli esempi
- Rete neurale con troppi parametri
- Modello con 100% su training ma 60% su test