Overfitting bezeichnet ein Phänomen im Maschinellen Lernen, bei dem ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt und dadurch seine Fähigkeit verliert, neue, unbekannte Daten korrekt zu verarbeiten. Dies geschieht, weil das Modell nicht nur die zugrunde liegenden Muster in den Daten erlernt, sondern auch das Rauschen und die Zufälligkeiten des Trainingsdatensatzes. Die Folge ist, dass das Modell auf den Trainingsdaten hervorragend abschneidet, aber schlecht auf neue Daten generalisiert.
Overfitting tritt häufig auf, wenn die Modelle zu komplex sind, die Trainingsdaten zu knapp sind oder die Daten unbalanciert sind. Um Overfitting zu vermeiden, können verschiedene Techniken eingesetzt werden. Eine gängige Methode ist die Regularisierung, bei der die Komplexität des Modells durch Strafgebühren für große Gewichte reduziert wird. Ein weiterer Ansatz ist das frühe Stoppen, bei dem das Training beendet wird, bevor das Modell zu sehr an die Trainingsdaten angepasst ist. Die Verwendung von Techniken wie Cross-Validation und Data Augmentation kann ebenfalls dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren.
Die Konsequenzen von Overfitting können erheblich sein, insbesondere in realen Anwendungen, wo die Fähigkeit des Modells, auf neue Daten zuzugreifen, von entscheidender Bedeutung ist. Unternehmen, die auf präzise Vorhersagen oder Klassifizierungen angewiesen sind, müssen daher Maßnahmen ergreifen, um Overfitting zu vermeiden und sicherzustellen, dass ihre Modelle zuverlässig und allgemein anwendbar sind.