Sự quá khớp

Đường màu xanh lục thể hiện mô hình quá khớp và đường màu đen thể hiện một mô hình chính quy. Trong khi đường xanh lục bám sát dữ liệu huấn luyện tốt nhất thì nó lại quá phụ thuộc vào dữ liệu và dường như sẽ có tỉ lệ lỗi cao trên các dữ liệu chưa biết đến (dữ liệu thử nghiệm) so với đường màu đen.

Trong thống kê, sự quá khớp (tiếng Anh: overfitting) là kết quả của một phân tích mà tương ứng với việc đạt độ chính xác quá cao với một tập dữ liệu nào đó, vì vậy điều này có thể thất bại khi so khớp với các dữ liệu bổ sung hoặc dự đoán các quan sát đáng tin cậy trong tương lai.Definition of "overfitting " at Oxford Dictionaries: this definition is specifically for statistics.  Một mô hình quá khớp là một mô hình thống kê chứa nhiều tham số hơn có thể chứng minh bằng dữ liệu.Everitt B.S., Skrondal A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press. Bản chất của sự quá khớp là việc vô tình trích xuất những biến thể dư thừa (ví dụ như phân số phương sai chưa giải thích được) như khi các biến thể thể hiện cấu trúc mô hình cơ bản.. (This has over 44000 citations on Google Scholar.)

Chú thích

 Tham khảo 




 Tip 7: Minimize overfitting. 

 Đọc thêm 


 Liên kết ngoài 
 Overfitting: when accuracy measure goes wrong  (an introductory video tutorial)
 The Problem of Overfitting Data —Stony Brook University
 What is "overfitting," exactly? —Andrew Gelman blog
 CSE546: Linear Regression Bias / Variance Tradeoff —Đại học Washington

Thể loại:Suy luận thống kê
Thể loại:Phân tích hồi quy
Thể loại:Học máy
Thể loại:Toán học ứng dụng
Thể loại:Mô hình hóa toán học