Quais são as causas do sobreajuste?

O sobreajuste (overfitting) ocorre quando o modelo ajusta-se demasiado bem aos dados de treino, incluindo o ruído e as flutuações aleatórias, o que prejudica a sua capacidade de generalizar a novos dados.

As principais causas de sobreajuste:

• Modelo demasiado complexo: grande quantidade de parâmetros em relação ao volume de dados.
• Falta de dados: poucos exemplos para treinar, levando o modelo a memorizar detalhes.
• Ruído nos dados: presença de erros ou informações irrelevantes.
• Falta de regularização: ausência de métodos que limitem a complexidade do modelo.
• Número excessivo de épocas de treino: o modelo treina durante demasiado tempo, ajustando-se aos dados de treino.

Para combater o sobreajuste, aplicam-se técnicas de regularização, aumento do volume de dados, paragem precoce do treino e simplificação do modelo.