Overfitting: differenze tra le versioni

Versione delle 13:36, 7 gen 2014

Versione delle 18:47, 11 mar 2014

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{{S|statistica}}

[[Immagine:Overfitting svg.svg|thumb|300pxupright=1.4|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''''' (''sovradattamento'') 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]].