การเรียนรู้เกินกว่าที่ควร (Overfitting) คือปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลที่ถูกสร้างขึ้นมีความซับซ้อนมากเกินไป ซึ่งทำให้โมเดลมีความสามารถในการเรียนรู้ข้อมูลในชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอย่างละเอียด แต่ไม่สามารถทำนายข้อมูลที่ไม่เห็นมาก่อนได้ โมเดลอาจเก็บข้อมูลในชุดข้อมูลฝึกทุกจุดละเอียด ทำให้ไม่สามารถแยกแยะหรือทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลทดสอบหรือชุดข้อมูลใหม่ได้ดีพอ
เมื่อโมเดลทำงานในสภาวะ Overfitting จะมีลักษณะดังนี้:
- ค่าความสามารถ (Accuracy) หรือค่าประสิทธิภาพของโมเดลในการทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลสำหรับการฝึกมีค่าสูง แต่ค่าประสิทธิภาพในการทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลทดสอบหรือชุดข้อมูลใหม่มีค่าต่ำหรือไม่สอดคล้องกับความสามารถของโมเดลในการทำนายข้อมูลฝึก
- โมเดลมีความซับซ้อนมากเกินไปทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนในการทำนายข้อมูลที่มีความซับซ้อนหรือข้อมูลที่ไม่เป็นแบบเส้นตรง
- โมเดลอาจเก็บข้อมูลตัวแปรเดียวกันหลายครั้ง ทำให้ไม่สามารถทำนายค่าตัวแปรตามข้อมูลที่มีความหลากหลายได้
เพื่อแก้ไขปัญหาการเรียนรู้เกินกว่าที่ควร (Overfitting) สามารถทำได้โดย:
- ใช้ข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเพื่อปรับความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้
- ลดความซับซ้อนของโมเดลโดยลดจำนวนของโหนดในต้นไม้หรือพื้นที่ตัดสินใจในโมเดล
- ใช้เทคนิคการตัดแต่ง (Pruning) ในการลบหรือตัดสินใจในโมเดลเพื่อลดขนาดของโมเดล
- ใช้เทคนิคการกำหนดค่าพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูลในการเรียนรู้เพื่อให้สามารถทำนายผลลัพธ์ในชุดข้อมูลที่ไม่เห็น
การเรียนรู้ไม่เพียงพอ (Underfitting) คือปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลที่ถูกสร้างขึ้นไม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลในชุดข้อมูลที่มีอยู่ได้ดีพอ ซึ่งทำให้โมเดลไม่สามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลที่ไม่เห็นมาก่อนได้ โมเดลอาจมีความซับซ้อนไม่เพียงพอหรือไม่มีความสามารถในการกลับกลับของข้อมูลที่มีความซับซ้อน
เมื่อโมเดลทำงานในสภาวะ Underfitting จะมีลักษณะดังนี้:
- ค่าความสามารถ (Accuracy) หรือค่าประสิทธิภาพของโมเดลในการทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้มีค่าน้อย
- โมเดลไม่สามารถตอบคำถามหรือทำนายผลลัพธ์ในรูปแบบที่ถูกต้องหรือมีความน่าเชื่อถือในชุดข้อมูลที่มีความซับซ้อน
- โมเดลมักจะแปลกตาต่อการแยกแยะของข้อมูลที่ซับซ้อนหรือข้อมูลที่ไม่เป็นแบบเส้นตรง
เพื่อแก้ไขปัญหาการเรียนรู้ไม่เพียงพอ สามารถทำได้โดย:
- ใช้ข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเพื่อให้โมเดลมีความซับซ้อนเพียงพอในการเรียนรู้
- เพิ่มความซับซ้อนของโมเดลโดยเพิ่มจำนวนของโหนดในต้นไม้หรือพื้นที่ตัดสินใจในโมเดล
- เลือกใช้อัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น เช่น อัลกอริทึมตัดสินใจที่เรียนรู้ข้อมูลในลักษณะที่ซับซ้อนกว่าโมเดลตัดสินใจธรรมดา
การแก้ไขปัญหา Underfitting นี้จำเป็นต้องใช้เทคนิคและการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูลในการเรียนรู้เพื่อให้สามารถทำนายผลลัพธ์ในชุดข้อมูลที่ไม่เห็นมาก่อนได้แม่นยำและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น