Overfitting: differenze tra le versioni

Versione delle 21:08, 23 ago 2010

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[[File:Esempio.jpg]][[Immagine:Overfitting svg.svg|thumb|300px|Overfitting. La curva blu mostra l'andamento dell'errore nel classificare i dati di ''training'', mentre la curva rossa mostra l'errore nel classificare i dati di ''test'' o ''validazione''. Se l'errore di validazione aumenta mentre l'errore sui dati di training diminuisce, ciò indica che siamo in presenza di un possibile caso di overfitting.]]

In [[statistica]], si parla di '''overfitting''' (''eccessivo adattamento'') quando un modello statistico si adatta ai dati osservati (il [[Campionamento statistico| campione]]) usando un numero eccessivo di parametri. Un modello assurdo e sbagliato può adattarsi perfettamente se è abbastanza complesso rispetto alla quantità di dati disponibili. Spesso si sostiene che l'overfitting è una violazione della legge del [[Rasoio di Occam]].