Overfitting

Overfitting je stav, keď model príliš presne zachytí šum a zvláštnosti tréningových dát a dosahuje slabší výkon na nových prípadoch.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi treba určiť príčinu, dopad, signály včasného odhalenia, vlastníka nápravy a bezpečný náhradný postup.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je neskoré odhalenie, nejasný dopad a chýbajúci postup nápravy. Potrebné sú merateľné signály, vlastník incidentu, limit zásahu a bezpečný náhradný režim.

Overfitting sa od pojmov Model drift, Underfitting, Harmful bias odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.