7.7 Princípios de Aprendizado Supervisionado: Overfitting e Underfitting
O aprendizado supervisionado é um dos pilares fundamentais do Machine Learning (ML), onde o algoritmo aprende a partir de dados rotulados para fazer previsões ou classificações. No entanto, dois dos principais desafios que surgem durante o treinamento de modelos de aprendizado supervisionado são o overfitting e o underfitting. Estes conceitos são cruciais para o desenvolvimento de modelos eficientes e confiáveis.
O que é Overfitting?
Overfitting ocorre quando um modelo de ML aprende os detalhes e o ruído nos dados de treinamento a tal ponto que ele se torna excessivamente complexo e acaba por ter um desempenho ruim em dados novos, não vistos anteriormente. Isso significa que o modelo se ajustou demais aos dados de treinamento, capturando padrões que não são generalizáveis para outros conjuntos de dados.
Causas do Overfitting
- Complexidade do Modelo: Modelos com muitos parâmetros, como redes neurais profundas, são particularmente propensos ao overfitting, pois têm a capacidade de aprender padrões muito específicos nos dados de treinamento.
- Poucos Dados: Ter um conjunto de dados de treinamento pequeno pode levar a um modelo que não tem dados suficientes para aprender padrões verdadeiramente generalizáveis.
- Ruído nos Dados: Se os dados de treinamento contêm muito ruído, o modelo pode acabar aprendendo esse ruído como se fossem características significativas.
Como Evitar o Overfitting
- Regularização: Técnicas como L1 e L2 adicionam um termo de penalidade à função de custo do modelo para desencorajar a complexidade excessiva.
- Cross-Validation: Usar validação cruzada permite avaliar como o modelo se generaliza para um conjunto de dados independente durante o treinamento.
- Podar o Modelo: Reduzir a complexidade do modelo, removendo camadas ou neurônios em redes neurais, ou escolhendo modelos mais simples.
- Early Stopping: Parar o treinamento assim que o desempenho em um conjunto de dados de validação começa a piorar.
- Aumento de Dados: Criar novos dados de treinamento artificialmente através de técnicas como rotação, deslocamento ou espelhamento de imagens.
O que é Underfitting?
Underfitting é o oposto do overfitting e ocorre quando um modelo é muito simples para capturar a complexidade dos dados. Como resultado, o modelo não aprende os padrões subjacentes nos dados de treinamento suficientemente bem, levando a um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
Causas do Underfitting
- Modelo Simples Demais: Um modelo com poucos parâmetros ou que não é suficientemente complexo para capturar a estrutura dos dados.
- Características Inadequadas: Usar um conjunto de características (features) que não captura as informações importantes dos dados.
- Treinamento Insuficiente: Parar o treinamento muito cedo antes que o modelo tenha tido a chance de aprender adequadamente dos dados.
Como Evitar o Underfitting
- Aumentar a Complexidade do Modelo: Escolher um modelo mais complexo ou adicionar mais parâmetros pode ajudar a capturar melhor a estrutura dos dados.
- Engenharia de Características: Criar novas características ou transformar as existentes para melhor representar a informação nos dados.
- Mais Treinamento: Permitir que o modelo treine por mais tempo pode ajudar a aprender os padrões nos dados de treinamento.
Balanceando Overfitting e Underfitting
Encontrar o equilíbrio certo entre evitar overfitting e underfitting é uma arte e uma ciência. O objetivo é alcançar um bom compromisso entre a capacidade do modelo de generalizar para novos dados (evitando overfitting) e sua habilidade de capturar informações suficientes dos dados de treinamento (evitando underfitting). Isso geralmente é alcançado através de experimentação e ajuste fino dos hiperparâmetros do modelo.
Em resumo, entender e mitigar overfitting e underfitting é essencial para criar modelos de aprendizado de máquina robustos e confiáveis. Ao aplicar técnicas como regularização, validação cruzada, e engenharia de características, podemos melhorar significativamente a capacidade de um modelo de fazer previsões precisas em dados novos e desconhecidos.
