Overfitting: differenze tra le versioni

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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.
 
== Contromisure Efficaci ==
 
Sia nella statistica sia nel ''[[machine learning]]'', per prevenire ed evitare l<nowiki>'</nowiki>''overfitting'' è necessario mettere in atto particolari accorgimenti tecnici, come la [[cross-validation]] e l'[[Arresto anticipato (statistica)|arresto anticipato]], che indicano quando un ulteriore allenamento non porterebbe a una migliore generalizzazione.