Overfitting
In statistica e in informatica, si parla di overfitting (sovradattamento) quando un modello statistico si adatta ai dati osservati (il 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. 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.
Sia nella statistica che nel machine learning, per evitare l'overfitting, è necessario attuare particolari tecniche, come la cross-validation e l'arresto anticipato, che indichino quando un ulteriore allenamento non porterebbe ad una migliore generalizzazione. Nel treatment learning si evita l'overfitting utilizzando il valore di supporto migliore e minimale.
