¿Sabes qué es overfitting en Machine Learning? Como cualquier otra práctica del sector IT, se pueden generar errores y problemas que deben esquematizarse para evitar llegar a ellos o solucionar otro tipo de problemas. Este es el caso del overfitting y underfitting, que son dos errores que pueden aparecer en el machine learning para afectar a los problemas de cada uno de los modelos. Así pues, a continuación te hablaremos acerca de qué es overfitting en machine learning.
¿Qué es overfitting en Machine Learning?
En las estrategias y el desarrollo de proyectos de machine learning, pueden aparecer muchos problemas respecto a la funcionalidad y características de los programas de código. Uno de ellos es el problema de overfitting. Este ocurre cuando un modelo de machine learning intenta cubrir todos los puntos de data existentes o más de los requeridos en un mismo grupo de datos otorgados.
Cuando ocurren este tipo de cosas y se expanden las tareas cuando no son necesarias por parte del modelo, va a empezar a tomar errores y valores incorrectos en el grupo de datos. Por lo tanto, estos errores y factores van a reducir la eficiencia y la fiabilidad del modelo donde se está desarrollando la acción. Según los expertos en machine learning, cuando más se está entrenando un modelo, más posible es que ocurra el problema del overfitting.
¿Qué aumenta el riesgo de overfitting?
Hay muchos elementos o actividades que pueden aumentar el riesgo de coincidir con problemas de overfitting. Así pues, a continuación te comentamos algunas actividades o elementos que pueden hacer que surja el overfitting:
- Porque el elemento del conjunto de datos y de entrenamiento no es suficiente.
- Porque el modelo es demasiado simple y no contempla diferentes capas de protección y dificultad.
- Porque la data entrenada no está limpia y contiene ruido o muchos errores.
- Porque hay una alta cantidad de sesgo y baja varianza.
Ya que conoces qué puede aumentar el riesgo, ten cuidado y evítalos.
¿Qué puedes hacer para evitar el overfitting?
Como cualquier problema o error en la programación, en el caso del overfitting también queremos evitarlo. En esta caso, este problema puede evitar que un modelo se vea afectado en términos de factibilidad y eficiencia. Para evitarlo puedes realizar las siguientes actividades:
- Realizar práctica con mayor cantidad de datos e información.
- Cross-validation o validación cruzada.
- Eliminar características que no son necesarias.
- Regularización del programa.
- Integrar los elementos y hacer un análisis para localizar los puntos de quiebre.
- Detención temprana del training.
Siguiendo alguno o todos estos consejos, vas a poder evitar el problema del overfitting.
¿Cuál es el siguiente paso?
Ahora ya sabes qué es overfitting en machine learning y por qué pueden aparecer este tipo de complicaciones en el desarrollo de programas realizados con ML. Así pues, para seguir aprendiendo este tipo de conceptos, es necesario que entres en un camino de aprendizaje intensivo.
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