Machine Learning Overfitting: Problemas de Overfitting em Modelos de Machine Learning
"Como identificar problemas de overfitting em modelos de machine learning? Saiba mais sobre as principais causas e estratégias para mitigar o overfitting.
Publicado em 31 de julho de 2023
Glossário
Como identificar os problemas de overfitting em modelos de machine learning
Introdução
O overfitting é um dos principais desafios enfrentados ao desenvolver modelos de machine learning. Quando ocorre o overfitting, o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalização e resultando em um desempenho deficiente na fase de teste. Neste artigo, iremos explorar algumas maneiras de identificar os problemas de overfitting em modelos de machine learning, além de discutir estratégias para lidar com esse fenômeno indesejado.
Identificando o overfitting
Diferenças entre dados de treinamento e teste
Uma forma de identificar o overfitting é observar a diferença entre o desempenho do modelo nos dados de treinamento e nos dados de teste. Se o modelo apresentar uma precisão muito alta nos dados de treinamento, mas um desempenho significativamente inferior nos dados de teste, isso é um sinal claro de overfitting. Essa disparidade indica que o modelo está se ajustando demais aos detalhes específicos dos dados de treinamento, falhando em capturar padrões gerais que podem ser aplicados a outros conjuntos de dados.
Curvas de aprendizado
Outra técnica útil para identificar o overfitting é o uso de curvas de aprendizado. Essas curvas mostram a variação do desempenho do modelo em relação ao tamanho do conjunto de treinamento. Se as curvas de aprendizado mostrarem que a precisão no conjunto de treinamento continua aumentando à medida que o tamanho do conjunto aumenta, enquanto a precisão no conjunto de teste se estabiliza ou diminui, isso é um indicador de overfitting. Nesse caso, precisamos investigar e ajustar a complexidade do modelo ou os hiperparâmetros para melhorar sua capacidade de generalização.
Análise dos resíduos
Além disso, a análise dos resíduos também pode fornecer insights sobre problemas de overfitting. Os resíduos são as diferenças entre os valores reais e os valores previstos pelo modelo. Ao examinar os resíduos, podemos verificar se existem padrões ou estruturas remanescentes nos erros do modelo. Se os resíduos mostrarem um padrão sistemático, isso indica que o modelo não está capturando corretamente certos aspectos dos dados e está superajustando a eles.
Validação cruzada
Outro sinal de overfitting pode ser observado ao utilizar a validação cruzada. A validação cruzada é uma técnica usada para avaliar o desempenho do modelo em conjuntos de dados diferentes. Se durante a validação cruzada o modelo apresentar uma alta precisão nos conjuntos de dados de treinamento, mas um desempenho inferior nos conjuntos de dados de validação ou teste, isso é um indicativo de overfitting.
Estratégias para lidar com o overfitting
Regularização
Para lidar com o overfitting em modelos de machine learning, existem várias estratégias que podemos adotar. Uma delas é a regularização, que introduz uma penalidade na função de perda durante o treinamento do modelo. Isso ajuda a evitar que os coeficientes do modelo se tornem muito grandes, reduzindo assim o overfitting.
Redução da complexidade do modelo
Outra técnica é a redução da complexidade do modelo. Isso pode incluir a remoção de recursos irrelevantes ou altamente correlacionados, a simplificação de estruturas de árvores de decisão ou a redução do número de camadas em redes neurais. Ao reduzir a complexidade do modelo, podemos evitar que ele memorize detalhes específicos dos dados de treinamento e, em vez disso, capture padrões mais gerais.
Aumento do tamanho do conjunto de treinamento
O aumento do tamanho do conjunto de treinamento também pode ajudar a reduzir o overfitting. Quanto mais dados temos para treinar o modelo, melhor ele pode aprender padrões gerais e evitar a memorização de exemplos específicos. Se possível, é recomendado coletar mais dados ou utilizar técnicas de aumento de dados, como a geração de novas amostras sintéticas a partir dos dados existentes.
Causas do overfitting
Tamanho insuficiente do conjunto de dados
O overfitting em modelos de machine learning pode ser causado por várias razões. Entender as principais causas desse problema é fundamental para evitar ou mitigar os efeitos negativos que ele pode trazer. Abaixo, listamos algumas das principais causas do overfitting em machine learning:
- Tamanho insuficiente do conjunto de dados: Modelos de machine learning precisam de dados suficientes para aprender padrões gerais e evitar memorizar detalhes específicos do conjunto de treinamento. Se o conjunto de dados disponível for muito pequeno, o modelo pode ter dificuldade em generalizar e acabar se ajustando demais aos exemplos específicos, resultando em overfitting.
- Alta complexidade do modelo: Modelos de machine learning com alta complexidade têm uma maior chance de sofrer com o overfitting. Por exemplo, algoritmos como redes neurais com muitas camadas ou árvores de decisão muito profundas têm uma capacidade de modelagem maior, mas também podem se ajustar em excesso aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalização.
- Presença de outliers: Outliers são pontos de dados que estão significativamente distantes da maioria dos outros pontos. Se o conjunto de dados contiver outliers, o modelo pode ser altamente influenciado por esses pontos extremos, resultando em um ajuste excessivo a eles. É importante detectar e lidar adequadamente com outliers, removendo-os ou tratando-os de forma adequada para evitar o overfitting.
- Variáveis irrelevantes ou redundantes: A presença de variáveis irrelevantes ou altamente correlacionadas nos dados de treinamento pode levar ao overfitting. Essas variáveis podem introduzir ruído desnecessário ou redundância nas informações fornecidas ao modelo, dificultando a generalização correta dos padrões. Realizar uma análise cuidadosa das variáveis e selecionar apenas aquelas que são relevantes para o problema em questão pode ajudar a evitar o overfitting.
- Má escolha dos hiperparâmetros: Os hiperparâmetros são configurações externas ao modelo que afetam seu desempenho e capacidade de generalização. Escolher os hiperparâmetros adequados para o modelo é essencial para evitar o overfitting. Por exemplo, no caso de redes neurais, a taxa de aprendizado, o número de épocas de treinamento e o tamanho do lote são hiperparâmetros que precisam ser ajustados cuidadosamente.
- Viés de seleção de modelo: O viés de seleção de modelo ocorre quando diferentes modelos são testados e comparados usando os mesmos dados de teste para selecionar o melhor. Isso pode levar ao overfitting, pois o modelo selecionado pode ter se ajustado aos dados de teste de forma específica, resultando em um desempenho inferior em novos dados. Uma abordagem correta seria separar um conjunto de dados de validação para selecionar o modelo com base no seu desempenho nesses dados.
Conclusão
Ao identificar e compreender as principais causas do overfitting em modelos de machine learning, é possível adotar estratégias eficazes para minimizá-lo e construir modelos mais robustos. Sempre considere a qualidade e quantidade dos dados, a complexidade do modelo, a presença de outliers ou variáveis irrelevantes, a escolha adequada dos hiperparâmetros e o viés de seleção de modelo ao desenvolver e avaliar seus modelos de machine learning.
Ao evitar o overfitting, é possível construir modelos que sejam capazes de generalizar melhor e fornecer resultados mais precisos e confiáveis. Tenha em mente que o overfitting não é um problema exclusivo do machine learning, mas pode ocorrer em outros tipos de análises estatísticas. Portanto, ao desenvolver qualquer modelo estatístico, é importante estar atento a essas causas e aplicar abordagens adequadas para evitar o overfitting e obter resultados mais confiáveis.
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.
Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
