Il machine learning è una branca specifica dell’informatica, impegnata nello sviluppo di algoritmi e modelli capaci di apprendere istantaneamente dalle esperienze pregresse, adattandosi a nuovi dati senza una programmazione iniziale.
Un modello di machine learning, ovvero una rappresentazione matematica, è in grado di elaborare un output sulla base di dati di addestramento (ovvero, input). I modelli associano input e output all’interno di un dataset elaborato.
Gestire la capacità del modello di adattamento ai dati è essenziale nel processo di creazione di modelli precisi ed efficienti: l’obiettivo è quello di trovare un equilibrio tra accuratezza e generalizzazione nella previsione. In questo contesto, due concetti essenziali risultano essere l’overfitting e l’underfitting.
Cosa sono l’overfitting e underfitting? Quali conseguenze possono avere e come prevenirli? Scopriamo di più in questo articolo.
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La differenza tra overfitting e underfitting nel machine learning
L’apprendimento supervisionato rappresenta un approccio essenziale nell’ambito del machine learning. Esso presuppone la fornitura di un set di dati precisi grazie al quale il modello può apprendere e individuare relazioni anche complesse tra input e output. L’apprendimento supervisionato offre una guida piuttosto efficace per l’induzione di dipendenze funzionali.
L’induzione rappresenta un’attività essenziale nella creazione di modelli predittivi di machine learning. I modelli devono essere induttivi, ovvero capaci di estrapolare pattern generali per effettuare previsioni precise. È essenziale bilanciare questa capacità di apprendimento con pratiche specifiche, tese a evitare overfitting e underfitting.
Overfitting e underfitting rappresentano due fenomeni cruciali nell’ambito dell’elaborazione dei modelli di machine learning data analytics. Essi, infatti, si riscontrano nel momento in cui un modello raggiunge scarse performance nella classificazione a seguito dell’addestramento.
Nel caso dell’overfitting, il modello presenta troppo parametri e un’eccessiva variabilità nella classificazione. Il modello, quindi, risulta essere troppo complesso e sensibile ai dati di addestramento (high variance). I modelli con overfitting, quindi, forniscono risultati accurati per il set di addestramento ma non per il set di test. Il modello con overfitting si adatta troppo ai dati di training, rischiano di non generalizzare adeguatamente sui nuovi dati.
L’underfitting, invece, si riscontra quando il modello presenta un bias elevato: la conseguenza della scarsità di parametri è l’elevata discrepanza nella classificazione e un processo di apprendimento semplificato. I modelli con underfitting, pertanto, forniscono risultati imprecisi sia per i dati di addestramento che per il set di test. Il modello con underfitting risulta essere troppo semplice e non può processare la complessità dei dati, portando a previsioni imprecise.
Modelli underfitting
L’underfitting di un modello di machine learning consiste in una condizione di incapacità del modello nel cogliere, in modo accurato, la relazione tra input e output. Le cause dell’underfitting sono spesso associate alla semplicità del modello di apprendimento automatico rispetto alla natura del problema. Il modello, quindi, dovrebbe essere addestrato in modo più accurato e dovrebbe disporre di un set di dati di maggiore qualità e variabilità a livello di input.
Il modello con underfitting non è in grado di generalizzare i nuovi dati forniti per il training, risultando quindi poco performante nella classificazione o nello svolgimento dell’attività predittiva. L’underfitting, però, rispetto all’overfitting risulta essere maggiormente semplice da identificare, in quanto si riscontra soprattutto in presenza di bias elevato e varianza ridotta.
Modelli overfitting
L’overfitting si verifica quando il modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento e rappresenta una delle principali cause di insuccesso dell’apprendimento automatico. Una delle cause frequenti di overfitting è la presenza di dati di training estremamente accurati: il modello, quindi, tende ad adattarsi a questi input senza individuare i pattern che gli permettono di apprendere progressivamente dai nuovi set di dati.
Il modello con overfitting non riesce ad adattarsi ai nuovi dati e presenta ridotte capacità di generalizzare i dati, risultando limitato nella sua funzionalità e quindi poco performante. Tutti i modelli di apprendimento automatico tendono a sviluppare l’overfitting, poiché esso è una conseguenza naturale di un addestramento di entità superiore rispetto al necessario.
Conseguenze dell’overfitting e dell’underfitting nell’apprendimento automatico
Overfitting e underfitting possono comportare gravi conseguenze sulle prestazioni dei modelli, andando a compromettere l’affidabilità delle previsioni offerte. In particolare, nei casi di modelli con overfitting le conseguenze potrebbero essere:
- sovra-adattamento ai dati di addestramento, poiché il modello memorizza le caratteristiche specifiche dei dati di training, non identificando i pattern generali e non riuscendo a elaborare i nuovi dati;
- difficoltà nell’interpretazione, in quanto il modello eccessivamente complesso fornisce dati difficili da interpretare, rendendo meno trasparente il processo decisionale del modello;
- sensibilità al rumore. Il modello considera outlier e il rumore presenti nei dati di training come parte del modello stesso. La conseguenza è, quindi, una previsione distorta e spesso eccessivamente ottimistica.
Le conseguenze dell’underfitting risultano altrettanto dannose, in quanto possono comprendere:
- la mancata cattura di pattern. Il modello sottodimensionato non riesce a identificare pattern importanti nei dati di training, con conseguenti previsioni imprecise o troppo semplici;
- prestazioni globali inferiori. I modelli con underfitting offrono prestazioni più basse in quanto non riescono a sfruttare pienamente le informazioni fornite dai dati di training;
- limitata capacità di generalizzare. L’underfitting provoca una diminuzione nella capacità di adattamento del modello, riducendo l’efficacia dell’apprendimento automatico applicato alla risoluzione di problemi reali.
Tecniche per prevenire l’overfitting e l’underfitting
È essenziale evitare i fenomeni di overfitting e underfitting per garantire efficacia ed efficienza ai processi di machine learning. Per poter prevenire l’overfitting e underfitting, è indispensabile adottare approcci strategici e tecniche mirate, utili a migliorare le capacità del modello di generalizzare sui nuovi dati, senza compromettere l’accuratezza dei dati di addestramento.
Valutiamo le strategie e le tecniche più utilizzate per prevenire overfitting e underfitting:
- convalida incrociata, una pratica essenziale per la valutazione delle prestazioni del modello su differenti partizioni di dati di training e di test. La convalida incrociata a k-fold, ad esempio, permette di ottenere una stima affidabile delle performance del modello, riducendo il rischio di overfitting. Questo approccio consente di identificare il perfetto equilibrio nella complessità del modello, favorendo l’ottimizzazione della sua abilità di generalizzazione;
- riduzione della dimensionalità, utile per evitare l’overfitting soprattutto quando si opera con dataset ad alta dimensionalità. L’analisi delle componenti principali permette di mantenere le informazioni rilevanti, riducendo il numero di variabili e contribuendo a creare modelli più generalizzati;
- gestione dei dati di addestramento. Il set di dati di training deve essere ben bilanciato e rappresentativo: in questo modo, è possibile scongiurare il fenomeno dell’underfitting. Una raccolta completa di dati in grado di riflettere con precisione la variabilità dell’ambiente di applicazione permette al modello di apprendere informazioni indispensabili alla cattura, in modo adeguato, della complessità del problema. Si consiglia, inoltre, di considerare le tecniche di aumento dei dati per espandere il set di training, al fine di introdurre variazioni utili e realistiche;
- ottimizzazione dei parametri, uno step essenziale per evitare l’overfitting. È importante regolare i parametri del modello (tasso di apprendimento o profondità dell’albero, ad esempio) per poter migliorare, in modo significativo, le prestazioni del modello e le sue capacità di generalizzazione;
- utilizzo di modelli ensemble, come il Grandient Boosting o il Random Forest. Questi modelli possono contribuire a ridurre overfitting e underfitting in quanto l’ensemble combina previsioni di diversi modelli standard, riducendo la sensibilità a pattern specifici o rumori presenti nei dati di training;
- regolarizzazione, una delle tecniche più efficaci per prevenire l’overfitting. Aggiungere termini di regolarizzazione durante l’addestramento del modello significa imporre dei limiti alla sua complessità, scongiurando il rischio che il modello si adatti eccessivamente ai dati di addestramento.
