Inteligência Artificial
O que é Overfitting
Quando um modelo memoriza muito bem os dados de treinamento
Overfitting é um problema de aprendizado de máquina quando um modelo memoriza muito bem os dados de treinamento e falha em generalizar para novos dados.
Sinais de Overfitting
- Alta precisão nos dados de treinamento
- Baixa precisão nos dados de teste
- Grande diferença entre métricas de treino e teste
- Modelo memoriza ruído nos dados
Causas
- Modelo muito complexo
- Dados de treinamento insuficientes
- Treinamento por tempo demais
- Falta de regularização
Métodos de Prevenção
- Regularização (L1, L2)
- Dropout em redes neurais
- Parada antecipada
- Validação cruzada
- Aumento de dados
- Simplificação do modelo
Trade-off Viés-Variância
Overfitting está associado a baixo viés e alta variância. Encontrar o equilíbrio certo é crucial.