was ist der Unterschied zwischen Unter- und Übermontage
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Unter- und Überrüstungen sind Probleme, die während des Modelltrainings auftreten. Unter- und Unterrüstungen treten auf, wenn das Modell zu einfach ist und das Muster in den Trainingsdaten nicht genau erfassen kann. Dadurch hat das Modell eine schlechte Performance sowohl auf den Trainingsdaten als auch auf neuen, unsichtbaren Daten. Unter- und Unterrüstungen entstehen oft nicht durch ausreichende Features oder fehlende Modellkomplexität. Überrüstungen treten auf, wenn ein Modell zu viele Parameter im Verhältnis zur Anzahl der Beobachtungen in den Trainingsdaten hat und es beginnt, die Trainingsdaten einzuprägen, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erlernen. Dies führt zu einer hohen Trainingsgenauigkeit, aber zu einer schlechten Verallgemeinerungsleistung auf unsichtbaren Daten Um Unter- und Überrüstungen zu verhindern, muss ein Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und der Menge der Trainingsdaten gefunden werden. Techniken wie Kreuzvalidierung, Regularisierung und vorzeitiges Stoppen können auch helfen, Überausstattungen zu verhindern.
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Welche Metrik ist am wichtigsten, um festzustellen, ob eine Überrüstung stattfindet?
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Welche Metrik am besten von der Art der Aufgabe abhängt, z.B. ob es sich um eine (binäre) Klassifikation oder eine generative Aufgabe handelt. Für eine (binäre) Klassifikationsaufgabe ist eine gute Wahl die $F_1$-Score. Sie wird durch $\frac{2}{\frac{1}{\text{precision}}}+\frac{1}{\text{recall}}}$ berechnet, wobei Rückruf ein Maß dafür ist, wie gut das Modell die Positive und Präzision findet, ist ein Maß dafür, wie viele positive Vorhersagen korrekt sind. Ein hoher Rückruf würde also bedeuten, dass viele Positive korrekt klassifiziert wurden und eine hohe Präzision bedeuten würde, dass nur wenige der Negative als Positive eingestuft wurden. Es gibt viele weitere Metriken wie AUC (Area Under Curve), MSE (Mean SquaredError) und Categorycal Crossentropy und Sie müssen ausprobieren, was für Sie und Ihre spezifische Aufgabe am besten funktioniert.
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