Was ist der Kompromiss zwischen Untertraining und Übertraining?

Der Kompromiss zwischen Underfitting und Overfitting ist ein Gleichgewicht zwischen einem zu einfachen und einem zu komplexen Modell.

• Underfitting tritt auf, wenn das Modell zu einfach ist und die Muster in den Daten nicht erfassen kann. Infolgedessen funktioniert es sowohl bei Trainings- als auch bei neuen Daten schlecht.

• Overfitting entsteht, wenn das Modell zu komplex ist und Rauschen sowie zufällige Merkmale der Trainingsdaten auswendig lernt, was seine Fähigkeit zur Generalisierung auf neue Daten verschlechtert.

Der Kompromiss wird erreicht, indem ein Modell und Parameter ausgewählt werden, die ausreichend komplex sind, um wichtige Abhängigkeiten zu erfassen, aber nicht so komplex, dass sie Rauschen auswendig lernen. Dazu werden Methoden wie Regularisierung, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Optimierung verwendet.

Beispiel: Wenn Sie ein Regressionsmodell haben, das zu einfach ist (z.B. lineare Regression bei einer komplexen Abhängigkeit), ist es unteranpasst, und wenn es zu komplex ist (z.B. ein Polynom hohen Grades), ist es überanpasst.