Underfitting
Einführung
Maschinelles Lernen ist eine Technik, die in verschiedenen Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Marketing zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen Daten, um Muster zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
Eine der größten Herausforderungen beim maschinellen Lernen besteht darin, Modelle zu erstellen, die die Muster in den Daten genau erfassen und gleichzeitig ein Overfitting oder Underfitting vermeiden. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Unteranpassung, die auftritt, wenn das Modell zu einfach ist, um die Komplexität der Daten zu erfassen.
Definition des Begriffs Underfitting
Unteranpassung bezieht sich auf eine Situation, in der ein Modell für maschinelles Lernen zu einfach oder nicht komplex genug ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Insbesondere weist ein unzureichend angepasstes Modell eine hohe Verzerrung, aber eine geringe Varianz auf.
Der Begriff „Verzerrung“ bezieht sich auf Fehler, die auf zu einfache Annahmen darüber zurückzuführen sind, wie die Eingangsmerkmale die Ausgangsvariable beeinflussen. Ein unzureichend angepasstes Modell neigt dazu, diese Annahmen zu stark zu vereinfachen, was dazu führt, dass es sowohl bei den Trainings- als auch bei den Testdaten nicht gut passt.
Wichtigkeit des Verständnisses von Underfitting beim maschinellen Lernen
Das Verständnis der Unteranpassung ist beim maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung, da es Entwicklern hilft, die Erstellung von Modellen zu vermeiden, die zu vereinfacht sind und wichtige Muster in realen Szenarien nicht erfassen können. Ein unzureichend angepasstes Modell kann auch zu einer schlechten Verallgemeinerungsleistung bei neuen Testdaten führen, was bedeutet, dass es zwar bei den Trainingsdaten gut abschneidet, aber versagt, wenn es mit neuen, nicht trainierten Eingaben gefüttert wird.
Darüber hinaus hilft das Verständnis der Unteranpassung den Entwicklern bei der Auswahl geeigneter Algorithmen und der Bewertung von Kompromissen zwischen Verzerrung und Varianz während der Modellauswahl. Daher müssen die Entwickler verstehen, wie sie Anzeichen für ein unzureichend angepasstes Modell bei der Entwicklung ihrer Modelle effektiv erkennen können.
Überblick über die Gliederung
Dieser Artikel vermittelt den Lesern ein umfassendes Verständnis dafür, was ein unzureichend angepasstes maschinelles Lernmodell ausmacht. Es werden die Gründe untersucht, warum Modelle ein solches Verhalten zeigen, wie man eine unzureichende Anpassung erkennt und wie man sie beheben kann.
In Abschnitt II werden wir die Grundlagen der Unteranpassung und ihre Ursachen behandeln. In Abschnitt III werden verschiedene Techniken erörtert, mit denen festgestellt werden kann, wann ein Modell unzureichend angepasst ist.
In Abschnitt IV werden Strategien zum Umgang mit unzureichender Anpassung in maschinellen Lernmodellen untersucht, z. B. die Auswahl des richtigen Algorithmus und die Aktualisierung von Trainingsdaten oder die Entwicklung von Merkmalen. Insgesamt zielt dieser Artikel darauf ab, den Lesern die Bedeutung der Behandlung von Unteranpassung in ihren maschinellen Lernmodellen zu verdeutlichen.
Underfitting verstehen
Was ist eine unzureichende Anpassung?
Underfitting ist ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu einfach ist, um die Komplexität der Daten genau abzubilden. Dies bedeutet, dass das Modell möglicherweise nicht in der Lage ist, wichtige Muster oder Beziehungen innerhalb der Daten zu erfassen, was zu einer schlechten Leistung bei neuen und ungesehenen Daten führt. Im Wesentlichen hat ein unzureichend angepasstes Modell nicht genug aus den Trainingsdaten gelernt und kann daher nicht gut auf neue Daten verallgemeinert werden.
Ursachen der Unterversorgung
Es gibt mehrere mögliche Ursachen für eine unzureichende Anpassung, darunter unzureichende Daten, eine zu starke Vereinfachung des Modells und eine ungeeignete Wahl des Algorithmus.
Unzureichende Daten:
Wenn einem Modell nicht genügend Trainingsbeispiele zur Verfügung stehen, um daraus zu lernen, kann es möglicherweise nicht alle relevanten Muster in den Daten erfassen. Wenn es zu wenige Beispiele gibt oder diese nicht alle Merkmale und Variationen des realen Datensatzes adäquat repräsentieren, kann ein unzureichend angepasstes Modell entstehen.
Übermäßige Vereinfachung des Modells:
Modelle können auch für komplexere Datensätze zu einfach sein. Modelle mit zu wenigen Parametern oder lineare Modelle sind für dieses Problem anfällig. Diese Modelle können bei der Erfassung nichtlinearer Beziehungen in komplexen Datensätzen versagen.
Ungeeignete Wahl des Algorithmus:
Eine andere Ursache könnte sein, dass wir einen Algorithmus wählen, der für eine bestimmte Art von Aufgabe nicht geeignet ist. Beispiel: Die Verwendung der logistischen Regression bei der Bearbeitung komplexer hochdimensionaler Datensätze wie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) könnte zu einer unzureichenden Anpassung führen.
Beispiele für Underfitting
Ein Beispiel wäre die Vorhersage von Hauspreisen anhand nur eines Merkmals: der Quadratmeterzahl. Dies kann zu einem stark vereinfachten linearen Regressionsmodell führen, das andere wichtige Variablen wie Lage/Nachbarschaft/Kriminalitätsrate usw. nicht angemessen berücksichtigt.
Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung eines linearen Regressors für einen komplexen Datensatz. Ein nichtlineares Regressionsmodell wäre für die Aufgabe besser geeignet, aber die Tendenz des Modells zur Einfachheit würde zu einer Unteranpassung führen.
Ein drittes Beispiel ist die Verwendung eines neuronalen Netzes mit zu wenigen Schichten für komplexe Datensätze. Dem Modell fehlt dann die Flexibilität, um komplexe Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu erfassen, was zu einer unzureichenden Anpassung führt.
Um sicherzustellen, dass Ihre Modelle für maschinelles Lernen effektiv funktionieren, ist es wichtig zu verstehen, was die Ursachen für die Unteranpassung sind und wie man sie erkennt. Durch Maßnahmen wie die Erhöhung der Trainingsdaten, die Optimierung der Modellkomplexität und die Verwendung geeigneter Algorithmen können wir dieses häufige Problem verringern oder beseitigen.
Identifizierung von Underfitting in Modellen für maschinelles Lernen
Wie bereits erwähnt, liegt eine Unteranpassung vor, wenn ein Modell zu einfach ist, um die Komplexität der Daten zu erfassen und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Erkennung der Unteranpassung ist von entscheidender Bedeutung, da sie es uns ermöglicht, unsere Modelle zu ändern und ihre Leistung zu verbessern. In diesem Abschnitt werden wir einige Anzeichen für eine unzureichende Anpassung eines Modells und Techniken zu deren Erkennung erörtern.
Anzeichen dafür, dass ein Modell unzureichend angepasst ist
Es gibt mehrere Anzeichen dafür, dass ein Modell nicht richtig angepasst ist. Ein häufiges Anzeichen ist ein hoher Trainingsfehler und ein hoher Testfehler.
Wenn ein signifikanter Unterschied zwischen dem Trainings- und dem Testfehler besteht, deutet dies darauf hin, dass das Modell nicht alle Muster in den Daten gelernt hat, was zu einer schlechten Leistung bei neuen Daten führt. Ein weiteres Anzeichen für eine unzureichende Anpassung ist eine schlechte Leistung bei neuen Daten.
Wenn Ihr Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, aber bei neuen oder ungesehenen Daten schlecht, deutet dies darauf hin, dass es nicht alle Muster in den Daten erfasst hat und möglicherweise zu einfach ist. Wenn ein Modell trotz guter Leistungskennzahlen wie Genauigkeit oder Präzision wichtige Muster oder Merkmale im Datensatz nicht erfasst, deutet dies ebenfalls auf eine Unteranpassung hin.
Techniken zur Erkennung von Unteranpassungen
Es gibt mehrere Techniken, mit denen Sie feststellen können, ob Ihr Modell für maschinelles Lernen unzureichend angepasst ist: 1. Zeichnen Sie Lernkurven: Lernkurven stellen die Fehlerraten beim Training und bei der Validierung als Funktion der zunehmenden Anzahl von Stichproben dar, die Ihr Algorithmus beim Training verwendet.
Wenn Ihr Algorithmus eine hohe Verzerrung aufweist – oder wenn Sie eine unzureichende Anzahl von Stichproben haben – dann werden Sie kaum einen Unterschied zwischen diesen beiden Kurven sehen, nachdem sie konvergiert haben. 2. Kreuzvalidierung: Mit Hilfe der Kreuzvalidierung lässt sich feststellen, ob unsere Algorithmen übermäßig gut abschneiden oder nicht, indem die Eingabeproben nach dem Zufallsprinzip in K Sätze, so genannte Folds, aufgeteilt werden.
Der Kreuzvalidator trainiert dann mit K-1 Falten, während er bei jeder Iteration nur mit einer Falte validiert. 3. Überprüfen Sie die Vorhersagen visuell: Die Visualisierung kann dabei helfen, das Problem der Unteranpassung zu erkennen.
Wenn Sie die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten vergleichen, zeigt sich ein unzureichend angepasstes Modell in einer uneinheitlichen Darstellung. Es ist wichtig, die Unteranpassung von Modellen für maschinelles Lernen zu erkennen, da sie sich auf ihre Genauigkeit und Leistung bei neuen Daten auswirkt.
Anzeichen für eine unzureichende Anpassung eines Modells sind u. a. ein hoher Trainingsfehler und ein hoher Testfehler, eine schlechte Leistung bei neuen Daten und das Versagen bei der Erfassung wichtiger Muster in den Daten. Zu den Techniken zur Erkennung einer unzureichenden Anpassung gehören die Kreuzvalidierung, das Aufzeichnen von Lernkurven und die visuelle Überprüfung von Vorhersagen durch Visualisierung.
Umgang mit unzureichender Anpassung in Modellen für maschinelles Lernen
Auswahl des richtigen Algorithmus und Modellkomplexität
Einer der Hauptgründe für eine unzureichende Anpassung ist die Wahl eines Modells, das für die Komplexität der Daten zu einfach ist. Es ist wichtig, einen Algorithmus zu wählen, der mit der Komplexität und Vielfalt der Daten umgehen kann, und ein Modell mit angemessener Komplexität zu wählen.
Die lineare Regression ist ein gängiger Algorithmus zur Modellierung linearer Beziehungen zwischen Variablen, während Entscheidungsbäume und Zufallswälder nichtlineare Beziehungen verarbeiten können. Neuronale Netze sind für komplexe Aufgaben wie die Bilderkennung oder die Verarbeitung natürlicher Sprache nützlich.
Bei der Abstimmung von Hyperparametern werden bestimmte Einstellungen im gewählten Algorithmus angepasst, um die Leistung zu optimieren. Bei neuronalen Netzen gehören zu den Hyperparametern beispielsweise die Anzahl der versteckten Schichten, die Lernrate und die Aktivierungsfunktionen.
Erhöhung der Menge oder Qualität der Trainingsdaten
Eine Verbesserung der Menge oder der Qualität der Trainingsdaten kann dazu beitragen, die Unteranpassung zu beheben, indem dem Modell mehr unterschiedliche Beispiele zum Lernen zur Verfügung gestellt werden. Sie können versuchen, nach Möglichkeit mehr Daten zu sammeln oder zusätzliche Quellen für vorhandene Daten zu finden. Qualitativ hochwertige Trainingsdaten müssen für alle möglichen Szenarien repräsentativ sein und sollten alle Verzerrungen ausschließen, die die Leistung Ihres Modells beeinträchtigen könnten.
Technische Merkmale
Beim Feature-Engineering werden aus vorhandenen Merkmalen neue erstellt oder irrelevante Merkmale aus Ihrem Datensatz entfernt. Dieser Prozess trägt dazu bei, die Genauigkeit zu verbessern, indem er mehr aussagekräftige Einblicke in Ihre Daten liefert als nur rohe Zahlen. Wenn Sie z. B. Wohnungspreise allein auf der Grundlage von Standort und Quadratmeterzahl modellieren, kann die Genauigkeit durch Hinzufügen zusätzlicher Merkmale wie die Anzahl der Zimmer oder die Entfernung zu Annehmlichkeiten erheblich verbessert werden.
Schlussfolgerung
Underfitting tritt auf, wenn Modelle zu einfach sind und nicht alle verfügbaren Informationen in einem Datensatz erfassen können, was zu schlechten Vorhersagefähigkeiten bei der Anwendung auf neue Datensätze führt. Um Underfitting bei Modellen des maschinellen Lernens zu vermeiden, sollte ein geeigneter Algorithmus mit einer angemessenen Modellkomplexität gewählt werden, die von der Größe und Art des Datensatzes abhängt.
Optimieren Sie die Hyperparameter und erhöhen Sie die Menge oder die Qualität der Trainingsdaten, um Ihrem Modell vielfältigere Beispiele zum Lernen zur Verfügung zu stellen. Feature-Engineering kann zur Verbesserung der Genauigkeit beitragen, indem es mehr aussagekräftige Einblicke in Ihre Daten liefert als nur rohe Zahlen.
