Underfitting i maskinlæring refererer til en situation, hvor en model ikke er kompleks nok til at fange de underliggende mønstre i dataene. Dette resulterer i dårlig ydeevne både på træningsdata og ny, uset data.
Hvad er Underfitting i Maskinlæring
Underfitting opstår, når en maskinlæringsmodel ikke kan lære de relevante mønstre fra træningsdataene. Dette kan ske, hvis modellen er for simpel, har for få parametre, eller hvis dataene ikke er tilstrækkeligt repræsentative. En underfittet model vil have høj bias og lav varians, hvilket betyder, at den generelt præsterer dårligt og ikke tilpasser sig dataene ordentligt.
Årsager til Underfitting
Der er flere faktorer, der kan føre til underfitting:
- Enkel modelstruktur: Brug af en model, der er for simpel til at fange komplekse mønstre i dataene, såsom en lineær model for et ikke-lineært problem.
- For få funktioner: Manglende relevante funktioner i træningsdataene, hvilket begrænser modellens evne til at lære.
- Overdreven regularisering: For stærk regularisering kan begrænse modelens kompleksitet for meget.
Symptomer på Underfitting
Typiske tegn på underfitting inkluderer:
- Både trænings- og valideringsfejl er høje.
- Modellen har svært ved at fange grundlæggende mønstre i dataene.
- Mangel på forbedring selv ved øget træningstid.
Løsninger på Underfitting
For at håndtere underfitting kan du overveje følgende tiltag:
- Øge modelkompleksiteten: Anvend mere komplekse modeller, såsom dybere neurale netværk eller modeller med flere funktioner.
- Reducer regularisering: Juster regulariseringsparametrene for at tillade modellen at lære mere komplekse mønstre.
- Forbedre funktioner: Inkluder flere relevante funktioner eller anvend feature engineering for at berige datasættet.
Underfitting vs. Overfitting
Underfitting er det modsatte af overfitting. Mens underfitting betyder, at modellen er for simpel til at forstå dataene, refererer overfitting til en model, der er for kompleks og tilpasser sig træningsdataene for meget, hvilket resulterer i dårlig generalisering til nye data.
For at opnå optimal modelpræstation er det vigtigt at finde den rette balance mellem underfitting og overfitting gennem teknikker som krydsvalidering, modelkompleksitet og regularisering.