ما هو التحليق؟
Overfitting هو خطأ في النمذجة يحدث عندما تتناسب الوظيفة بشكل وثيق مع مجموعة محدودة من نقاط البيانات. عادةً ما يأخذ تكوين النموذج بشكل نموذج صنع نموذج معقد للغاية لشرح الخصوصيات في البيانات قيد الدراسة.
في الواقع ، تحتوي البيانات التي يتم دراستها غالبًا على قدر من الخطأ أو الضوضاء العشوائية داخلها. وبالتالي ، فإن محاولة جعل النموذج متوافقًا تمامًا مع البيانات غير الدقيقة قليلاً يمكن أن يصيب النموذج بأخطاء كبيرة ويقلل من قوته التنبؤية.
الماخذ الرئيسية
- Overfitting هو خطأ في النمذجة يحدث عندما تتناسب الوظيفة بشكل وثيق مع مجموعة محدودة من نقاط البيانات. يجب أن يكون المهنيون الماليون دائمًا على دراية بأخطار تركيب نموذج يستند إلى بيانات محدودة.
فهم التحمل
على سبيل المثال ، هناك مشكلة شائعة تتمثل في استخدام خوارزميات الكمبيوتر للبحث في قواعد بيانات شاملة لبيانات السوق التاريخية من أجل العثور على الأنماط. بالنظر إلى الدراسة الكافية ، من الممكن في الغالب تطوير نظريات تفصيلية تبدو وكأنها تتنبأ بأشياء مثل العوائد في سوق الأوراق المالية بدقة شديدة.
ومع ذلك ، عند تطبيقها على البيانات خارج العينة ، قد تثبت هذه النظريات على الأرجح أنها مجرد نموذج مناسب لما كان في الواقع مجرد صدفة. في جميع الحالات ، من المهم اختبار نموذج مقابل البيانات الموجودة خارج العينة المستخدمة لتطويره.
يجب أن يكون المهنيون الماليون دائمًا على دراية بأخطار تجهيز نموذج يستند إلى بيانات محدودة.
