Overfitting ist ein Begriff aus der Welt der Statistik und des maschinellen Lernens, der beschreibt, was passiert, wenn ein Modell zu genau auf die Daten abgestimmt wird, die ihm zur Verfügung standen. Man könnte sagen, das Modell "lernt auswendig" anstatt die zugrunde liegenden Muster zu verstehen. Dadurch performt es sehr gut mit den Trainingsdaten, hat aber Schwierigkeiten, neue, ungesehene Daten korrekt vorherzusagen. Dieses Problem tritt besonders häufig auf, wenn ein Modell zu komplex ist, z. B. durch zu viele Parameter oder zu tiefgehende Entscheidungsbäume.
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Maschine, die lernen soll, Katzen von Hunden zu unterscheiden, und Sie haben ihr eine Menge Fotos von Katzen und Hunden gezeigt. Wenn die Maschine zu gut passt, merkt sie sich spezifische Details der Trainingsfotos (vielleicht das spezifische Halsband einer Katze) anstatt allgemeine Merkmale (wie Form der Ohren oder die Art des Fells). Sie wird dann neue Katzenfotos möglicherweise nicht richtig einordnen können, weil diese neue Fotos andere Halsbänder haben könnten.
Der Hauptgrund für Overfitting ist eine Diskrepanz zwischen der Komplexität des Modells und der Menge sowie der Vielfalt der Daten. Ein Modell mit zu vielen Parametern oder zu viel Flexibilität passt sich zu stark den Trainingsdaten an und verliert die Generalisierbarkeit. Das bedeutet, dass es gut bei bekannten Daten funktioniert, aber bei neuen Daten versagt. Dies ist besonders problematisch in der App-Entwicklung, wenn Algorithmen für Funktionen wie Empfehlungen, Bild- oder Spracherkennung integriert werden.
Um Overfitting zu vermeiden, gibt es verschiedene Methoden. Eine gängige Praxis ist das sogenannte "Regularisierung", bei der Strafen für hohe Komplexität in das Modell eingeführt werden. Andere Methoden beinhalten das Teilen der Daten in Trainings- und Testsets, um sicherzustellen, dass das Modell auch bei neuen Daten gut funktioniert, und die Cross-Validation, bei der die Daten in viele kleine Sets unterteilt und mehrfach trainiert und getestet werden. Eine weitere Methode ist das Hinzufügen von mehr Daten oder das Vereinfachen des Modells.
In einer Zeit, in der Technologien wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer mehr Einzug in die App-Entwicklung halten, ist das Verständnis und die Kontrolle von Overfitting essentiell für die Erstellung von robusten, zuverlässigen Modellen.