Definicion de Comprender el sobreajuste y cómo prevenirlo
Comprender el sobreajuste y cómo prevenirlo
¿Qué es el reciclaje?
El sobreajuste es un error de modelado en estadística que ocurre cuando una función está demasiado relacionada con un conjunto limitado de puntos de datos. Como resultado, el modelo sólo es útil cuando se aplica al conjunto de datos original y no a ningún otro conjunto de datos.
El sobreajuste de modelos suele consistir en la creación de un modelo que es demasiado complejo para explicar las características de los datos que se estudian. En realidad, muchas veces los datos estudiados contienen algún grado de error o ruido aleatorio. Por lo tanto, intentar forzar un modelo para que se ajuste demasiado a datos levemente inexactos puede introducir errores significativos en el modelo y reducir su capacidad predictiva.
Resultados clave
- El sobreajuste es un error que ocurre en el modelado de datos como resultado de ajustar demasiado una determinada función a un conjunto mínimo de puntos de datos.
- Los profesionales de las finanzas corren el riesgo de sobreajustar un modelo basado en datos limitados y terminar con resultados erróneos.
- Cuando un modelo se ve comprometido por un sobreajuste, puede perder su valor como herramienta de previsión de inversiones.
- El modelo de datos también puede estar insuficientemente adaptado, lo que significa que es demasiado simple y contiene muy pocos puntos de datos para ser eficaz.
- El sobreajuste es un problema más común que el desajuste y normalmente resulta de intentos de evitar el sobreajuste.
Comprender el sobreajuste
Por ejemplo, un problema común es el uso de algoritmos informáticos para buscar en grandes bases de datos de datos históricos del mercado para identificar patrones. Con suficiente estudio, a menudo es posible desarrollar teoremas complejos que parecen predecir los rendimientos del mercado de valores con gran precisión.
Sin embargo, cuando se aplican a datos fuera de la muestra, es probable que tales teoremas simplemente ajusten un modelo a lo que en realidad era simplemente un fenómeno aleatorio. En cualquier caso, es importante probar el modelo con datos ajenos a la muestra utilizada para desarrollarlo.
Cómo prevenir el sobreajuste
Las formas de evitar el sobreajuste incluyen la validación cruzada, en la que los datos utilizados para entrenar el modelo se dividen en pliegues o particiones y el modelo se ejecuta en cada pliegue. Luego se promedia la puntuación de error general. Otros métodos incluyen el conjunto: se combinan predicciones de al menos dos modelos separados, el aumento de datos, que hace que el conjunto de datos disponible parezca diverso, y la simplificación de datos, que optimiza el modelo para evitar el sobreajuste.
Los profesionales de las finanzas siempre deben ser conscientes de los peligros de sobreajustar o no ajustar un modelo basado en datos limitados. El modelo ideal debe ser equilibrado.
Reciclaje en aprendizaje automático
El sobreajuste también es un factor en el aprendizaje automático. Esto puede ocurrir cuando una máquina ha sido entrenada para escanear ciertos datos de una manera, pero cuando se aplica el mismo proceso a un nuevo conjunto de datos, los resultados son incorrectos. Esto se debe a errores en el modelo construido, ya que es probable que presente un sesgo bajo y una varianza alta. El modelo podría tener características redundantes o superpuestas, lo que haría que se volviera innecesariamente complejo y, por tanto, ineficaz.
Sobreequipamiento versus subequipamiento
Un modelo sobreajustado puede ser demasiado complejo y volverlo ineficaz. Pero el modelo también puede estar insuficientemente adaptado, lo que significa que es demasiado simple, contiene muy pocas características y tiene muy pocos datos para construir un modelo eficaz. Un modelo de sobreajuste tiene un sesgo bajo y una varianza alta, mientras que un modelo de subajuste es lo contrario: tiene un sesgo alto y una varianza baja. Agregar características adicionales a un modelo demasiado simple puede ayudar a limitar el sesgo.
Ejemplo de modernización
Por ejemplo, una universidad que observa una tasa de deserción universitaria superior a la deseada decide que quiere crear un modelo para predecir la probabilidad de que un solicitante sobreviva para graduarse.
Para ello, la universidad entrena un modelo basado en un conjunto de datos de 5.000 solicitantes y sus resultados. Luego ejecuta el modelo en el conjunto de datos original (un grupo de 5.000 candidatos) y el modelo predice el resultado con un 98% de precisión. Pero para probar su precisión, también ejecutaron el modelo en un segundo conjunto de datos de otros 5.000 solicitantes. Sin embargo, esta vez el modelo solo tuvo una precisión del 50% porque coincidía demasiado con un subconjunto reducido de datos, en este caso las primeras 5.000 solicitudes.
Preguntas Frecuentes
Incluye tres preguntas frecuentes sobre el contenido dando sus respuestas. Utiliza muchas negritas utilizando HTML tag
¿Qué es el reciclaje?
El sobreajuste es un error de modelado en estadística que ocurre cuando una función está demasiado relacionada con un conjunto limitado de puntos de datos. Como resultado, el modelo sólo es útil cuando se aplica al conjunto de datos original y no a ningún otro conjunto de datos.
El sobreajuste de modelos suele consistir en la creación de un modelo que es demasiado complejo para explicar las características de los datos que se estudian. En realidad, muchas veces los datos estudiados contienen algún grado de error o ruido aleatorio. Por lo tanto, intentar forzar un modelo para que se ajuste demasiado a datos levemente inexactos puede introducir errores significativos en el modelo y reducir su capacidad predictiva.
Resultados clave
- El sobreajuste es un error que ocurre en el modelado de datos como resultado de ajustar demasiado una determinada función a un conjunto mínimo de puntos de datos.
- Los profesionales de las finanzas corren el riesgo de sobreajustar un modelo basado en datos limitados y terminar con resultados erróneos.
- Cuando un modelo se ve comprometido por un sobreajuste, puede perder su valor como herramienta de previsión de inversiones.
- El modelo de datos también puede estar insuficientemente adaptado, lo que significa que es demasiado simple y contiene muy pocos puntos de datos para ser eficaz.
- El sobreajuste es un problema más común que el desajuste y normalmente resulta de intentos de evitar el sobreajuste.
Comprender el sobreajuste
Por ejemplo, un problema común es el uso de algoritmos informáticos para buscar en grandes bases de datos de datos históricos del mercado para identificar patrones. Con suficiente estudio, a menudo es posible desarrollar teoremas complejos que parecen predecir los rendimientos del mercado de valores con gran precisión.
Sin embargo, cuando se aplican a datos fuera de la muestra, es probable que tales teoremas simplemente ajusten un modelo a lo que en realidad era simplemente un fenómeno aleatorio. En cualquier caso, es importante probar el modelo con datos ajenos a la muestra utilizada para desarrollarlo.
Cómo prevenir el sobreajuste
Las formas de evitar el sobreajuste incluyen la validación cruzada, en la que los datos utilizados para entrenar el modelo se dividen en pliegues o particiones y el modelo se ejecuta en cada pliegue. Luego se promedia la puntuación de error general. Otros métodos incluyen el conjunto: se combinan predicciones de al menos dos modelos separados, el aumento de datos, que hace que el conjunto de datos disponible parezca diverso, y la simplificación de datos, que optimiza el modelo para evitar el sobreajuste.
Los profesionales de las finanzas siempre deben ser conscientes de los peligros de sobreajustar o no ajustar un modelo basado en datos limitados. El modelo ideal debe ser equilibrado.
Reciclaje en aprendizaje automático
El sobreajuste también es un factor en el aprendizaje automático. Esto puede ocurrir cuando una máquina ha sido entrenada para escanear ciertos datos de una manera, pero cuando se aplica el mismo proceso a un nuevo conjunto de datos, los resultados son incorrectos. Esto se debe a errores en el modelo construido, ya que es probable que presente un sesgo bajo y una varianza alta. El modelo podría tener características redundantes o superpuestas, lo que haría que se volviera innecesariamente complejo y, por tanto, ineficaz.
Sobreequipamiento versus subequipamiento
Un modelo sobreajustado puede ser demasiado complejo y volverlo ineficaz. Pero el modelo también puede estar insuficientemente adaptado, lo que significa que es demasiado simple, contiene muy pocas características y tiene muy pocos datos para construir un modelo eficaz. Un modelo de sobreajuste tiene un sesgo bajo y una varianza alta, mientras que un modelo de subajuste es lo contrario: tiene un sesgo alto y una varianza baja. Agregar características adicionales a un modelo demasiado simple puede ayudar a limitar el sesgo.
Ejemplo de modernización
Por ejemplo, una universidad que observa una tasa de deserción universitaria superior a la deseada decide que quiere crear un modelo para predecir la probabilidad de que un solicitante sobreviva para graduarse.
Para ello, la universidad entrena un modelo basado en un conjunto de datos de 5.000 solicitantes y sus resultados. Luego ejecuta el modelo en el conjunto de datos original (un grupo de 5.000 candidatos) y el modelo predice el resultado con un 98% de precisión. Pero para probar su precisión, también ejecutaron el modelo en un segundo conjunto de datos de otros 5.000 solicitantes. Sin embargo, esta vez el modelo solo tuvo una precisión del 50% porque coincidía demasiado con un subconjunto reducido de datos, en este caso las primeras 5.000 solicitudes.
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