Cos'è il sovraccarico e come combatterlo?

L'overfitting (overfitting) è una situazione in cui un modello di apprendimento automatico si adatta troppo bene ai dati di addestramento, inclusi rumore e fluttuazioni casuali, e si generalizza male su nuovi dati.

Come combattere l'overfitting:

• Usare più dati per l'addestramento.
• Regolarizzazione (L1, L2) — aggiunta di penalità per la complessità del modello.
• Early stopping — fermare l'addestramento quando la qualità sulla validazione inizia a peggiorare.
• Validazione incrociata — per valutare la capacità di generalizzazione.
• Ridurre la complessità del modello — ad esempio, diminuendo il numero di parametri.
• Aumento dei dati — creare esempi di addestramento aggiuntivi.

Esempio di regolarizzazione in Python con sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # Regolarizzazione L2
model.fit(X_train, y_train)