Overfitting: differenze tra le versioni

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[[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]] e in [[informatica]], si parla di '''''overfitting''''' (''eccessivo adattamentosovradattamento'') 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'' sia una violazione della legge del [[Rasoio di Occam]].

Il concetto di ''overfitting'' è molto importante anche nell'[[apprendimento automatico]] e nel [[data mining]]. Di solito un [[algoritmo]] di apprendimento viene ''allenato'' usando un certo insieme di esempi (il ''training set'' appunto), ad esempio situazioni tipo di cui è già noto il risultato che interessa prevedere (''output''). Si assume che l'algoritmo di apprendimento (il ''learner'') raggiungerà uno stato in cui sarà in grado di predire gli output per tutti gli altri esempi che ancora non ha visionato, cioè si assume che il modello di apprendimento sarà in grado di ''generalizzare''<!-- [[inductive bias]] da tradurre (limite strutturale? limite induttivo?) o lasciare in inglese? Vedi però [[bias (distorsione)]] -->. Tuttavia, soprattutto nei casi in cui l'apprendimento è stato effettuato troppo a lungo o dove c'era uno scarso numero di esempi di allenamento, il modello potrebbe adattarsi a caratteristiche che sono specifiche solo del training set, ma che non hanno riscontro nel resto dei casi; perciò, in presenza di ''overfitting'', le prestazioni (cioè la capacità di adattarsi/prevedere) sui dati di allenamento aumenteranno, mentre le prestazioni sui dati non visionati saranno peggiori.<!-- inserire grafico overfitting -->