Overfitting

O que é Overfitting?

Overfitting é um fenômeno no aprendizado de máquina em que um modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em generalizar para novos dados, resultando em baixo desempenho e previsões imprecisas.

Isso ocorre quando o modelo se torna excessivamente complexo, capturando ruídos e detalhes irrelevantes dos dados de treinamento. Em suma, o modelo "decora" os dados de treinamento em vez de aprender os padrões gerais, levando a uma má performance em dados não vistos anteriormente.

Como controlar o overfitting?

Para combater o overfitting, uma técnica comum é a Regressão Linear Regularizada. Essa técnica incorpora uma penalidade nos coeficientes do modelo, evitando que eles alcancem valores extremamente altos e reduzindo a complexidade do modelo.

Duas formas populares de Regressão Linear Regularizada são a Regressão Ridge e a Regressão Lasso, que ajudam a melhorar a generalização do modelo e obter resultados mais precisos em novos dados.