Шта је оверфиттинг?
Прекомерно уклапање је грешка у моделирању која се јавља када је функција превише уско уклопљена на ограничени скуп података. Прекомерно уклапање у модел обично има облик прављења превише сложеног модела да би се објасниле идиосинкразије у испитиваним подацима.
У стварности, подаци који се често проучавају у себи имају одређени степен грешке или случајног шума. Стога, покушај да се модел усклади преблизу с помало нетачним подацима може заразити модел значајним грешкама и умањити његову предиктивну моћ.
Кључне Такеаваис
- Прекомерно уклапање је грешка у моделирању која се јавља када се функција превише уско уклапа у ограничени скуп података. Финансијски професионалци морају увек бити свесни опасности прекомерног намештања модела заснованог на ограниченим подацима.
Разумевање оверфиттинга
На пример, чест проблем је коришћење рачунарских алгоритама за претраживање опсежних база података историјских података о тржишту како би се пронашли обрасци. С обзиром на довољно проучавања, често је могуће развити сложене теореме за које се чини да са блиском тачношћу предвиђају ствари попут повратка на берзи.
Међутим, када се примењују на податке изван узорка, такве теореме могу се показати да су само преклапање модела на оно што су у стварности само случајне појаве. У свим је случајевима важно тестирати модел на основу података који су изван узорка који се користи за његово развијање.
Финансијски професионалци морају увек бити свесни опасности прекомерног намештања модела заснованог на ограниченим подацима.
