{"id":175495,"date":"2023-04-30T10:27:23","date_gmt":"2023-04-30T09:27:23","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=175495"},"modified":"2023-10-30T08:52:51","modified_gmt":"2023-10-30T07:52:51","slug":"overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden","title":{"rendered":"Overfitting: Was ist das? Wie kann man es vermeiden?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"175495\" class=\"elementor elementor-175495\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-16dc0cbd elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"16dc0cbd\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-16f1eb47\" data-id=\"16f1eb47\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a135681 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a135681\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In diesem Artikel stellen wir dir einen der Stolpersteine von \u00fcberwachten Lernalgorithmen vor, das \u00dcberlernen oder Overfitting auf Englisch. <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc69ed3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dc69ed3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Overfitting?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2427d588 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2427d588\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Overfitting<\/strong> ist das Risiko, dass ein Modell die Trainingsdaten &#8222;auswendig&#8220; lernt. Auf diese Weise riskiert es, dass es nicht in der Lage ist, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern.<\/p><p>Ein Modell, das z. B. das Label f\u00fcr die Trainingsdaten und eine Zufallsvariable f\u00fcr unbekannte Daten zur\u00fcckgibt, w\u00fcrde w\u00e4hrend des Trainings sehr gut abschneiden, aber nicht f\u00fcr neue Daten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac5adf7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ac5adf7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wann besteht die Gefahr, dass Overfitting auftritt?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a7ff1fb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1a7ff1fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Overfitting<\/strong> kann auftreten, wenn das gew\u00e4hlte Modell im Verh\u00e4ltnis zur Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes zu komplex ist.<\/p><p>Zum Beispiel ist das hier gew\u00e4hlte Modell eine polynomiale <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">Regression<\/a>, die sich selbst zwingt, so viele Punkte wie m\u00f6glich in den Trainingsdaten zu durchlaufen, weil der gew\u00e4hlte Grad zu gro\u00df ist.<\/p><p>Dadurch l\u00e4sst es viele Punkte aus, die w\u00e4hrend des Trainings nicht gesehen wurden. Bei Trainingsdaten schneidet dieses Modell sehr gut ab, aber bei ungesehenen Daten kann der quadratische Fehler enorm sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6bf36698 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6bf36698\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"473\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-1024x605.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-175498\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-1024x605.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-300x177.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-768x454.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-1536x907.jpg 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu1-overfitting-scaled-1-2048x1210.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5227ac4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5227ac4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist Overfitting ein Problem?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43966c6b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"43966c6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Aufgrund von <strong>Overfitting<\/strong> repr\u00e4sentiert ein Modell die Daten, mit denen es trainiert wurde, nur unzureichend.<\/p><p>Daher ist seine Genauigkeit bei neuen, \u00e4hnlichen Daten geringer als bei einem ideal angepassten Modell. Wenn man es jedoch auf die Trainingsdaten anwendet, scheint das \u00fcberfitte Modell eine h\u00f6here Genauigkeit zu bieten. Es ist daher sehr leicht, sich in die Irre f\u00fchren zu lassen.<\/p><p>Ohne Overfitting-Schutz k\u00f6nnen Entwickler ein Modell trainieren und einsetzen, das auf den ersten Blick hochgenau ist. In Wirklichkeit wird dieses Modell in der Produktion mit neuen Daten eine schlechtere Leistung erbringen.<\/p><p>Der Einsatz eines solchen Modells kann alle m\u00f6glichen Probleme verursachen. Beispielsweise kann ein Modell, das zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls verwendet wird, im Falle eines Overfittings einen viel h\u00f6heren Prozentsatz als die Realit\u00e4t anzeigen. Dies kann zu falschen Entscheidungen f\u00fchren, was wiederum zu Umsatzeinbu\u00dfen und unzufriedenen Kunden f\u00fchrt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d94a336 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d94a336\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Overfitting vs Underfitting\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76e4342d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"76e4342d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im <strong>Gegensatz zum Overfitting<\/strong> tritt das Underfitting auf, wenn die Trainingsdaten stark verzerrt sind. Wenn z. B. ein Problem \u00fcberm\u00e4\u00dfig vereinfacht wird, funktioniert das Modell auf den Trainingsdaten nicht richtig.<\/p><p>Dies kann durch Daten verursacht werden, die Rauschen oder falsche Werte enthalten. Das Modell wird daher nicht in der Lage sein, Muster aus dem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">Datensatz<\/a> herauszufiltern.<\/p><p>Eine weitere Ursache kann ein stark verzerrtes Modell sein, weil es nicht in der Lage ist, die Beziehung zwischen den Trainingsbeispielen und den Zielwerten zu erfassen. Der dritte Grund kann ein zu einfaches Modell sein, wie z. B. ein lineares Modell, das mit komplexen Szenarien trainiert wird.<\/p><p>Beim Versuch, <strong>Overfitting<\/strong> zu vermeiden, besteht die Gefahr, Underfitting zu verursachen. Dies kann geschehen, indem man den Trainingsprozess fr\u00fcher abbricht oder seine Komplexit\u00e4t durch das Entfernen der weniger relevanten Eingaben reduziert.<br \/>Wenn das Training zu fr\u00fch abgebrochen wird oder wichtige Merkmale entfernt werden, kann Underfitting auftreten. In beiden F\u00e4llen wird das Modell nicht in der Lage sein, Trends innerhalb des Datasets zu erkennen.<\/p><p>Daher ist es entscheidend, die ideale Anpassung zu finden, damit das Modell die Muster in den Trainingsdaten erkennt, ohne sich zu genaue Details zu merken. Das ist es, was das Modell in die Lage versetzt, zu verallgemeinern und andere Datenproben genau vorherzusagen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-600267fb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"600267fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie vermeidet man Overfitting ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7148ec28 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7148ec28\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um <strong>Overfitting<\/strong> zu vermeiden, muss das Modell daher jedes Mal neu bewertet werden, und zwar anhand von Daten, die w\u00e4hrend des Trainings nicht gesehen wurden.<\/p><p>Eine gute Praxis ist es, den anf\u00e4nglichen Datensatz in einen <strong>Trainingssatz (train set) und einen Testsatz (test set)<\/strong> aufzuteilen. Der erste Satz wird dazu verwendet, das Modell zu trainieren. Der Testsatz, der aus ungesehenen Daten besteht, dient dazu, zu testen, wie das Modell generalisiert wird.<\/p><p>Die Leistung des Modells kann nur anhand der Leistung des Testsatzes beurteilt werden, nicht anhand der Leistung des Trainingssatzes, der m\u00f6glicherweise auswendig gelernt wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d9c569b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d9c569b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie w\u00e4hlt man Trainings- und Testdaten aus?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55b0d165 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"55b0d165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die einfachste und am h\u00e4ufigsten verwendete Methode ist es, die Daten nach dem Zufallsprinzip zu trennen. Das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\">Python-Modul sklearn.model_selection<\/a> bietet zu diesem Zweck die Funktion train_test_split. Durch die \u00dcbergabe eines Datensatzes an diese Funktion wird eine Partition des Datensatzes erstellt, wodurch der Testsatz und der Trainingssatz erhalten werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b9cafc9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b9cafc9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Trennung erfolgt jedoch zuf\u00e4llig. Es besteht also die Gefahr, dass zuf\u00e4llig nicht repr\u00e4sentative Datens\u00e4tze erzeugt werden.<\/p><p>Um zu vermeiden, dass ein Modell auf nicht <strong>repr\u00e4sentativen Daten<\/strong> validiert wird, besteht eine Methode darin, den Trainingsvorgang mit einem Satz zu wiederholen, dann mit einem anderen Satz mehrmals zu testen und die Ergebnisse zu mitteln.<\/p><p>Dadurch werden die zuf\u00e4lligen Effekte gemittelt und man erh\u00e4lt eine Sch\u00e4tzung der Leistung auf zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlten ungesehenen Daten.<\/p><p>Diese Modellvalidierung nennt man <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\">Kreuzvalidierung oder englisch cross validation.<\/a><\/p><p>Eine Kreuzvalidierung besteht aus mehreren Folds. Jeder Fold ist eine Partition des Datensatzes in zwei S\u00e4tze (Trainings- und Testsatz). Bei der Kreuzvalidierung wird das Modell f\u00fcr jeden Fold zun\u00e4chst im Trainingssatz trainiert und dann im Testsatz bewertet.<\/p><p>Wir k\u00f6nnen dann die Leistung des Modells sch\u00e4tzen, indem wir die Leistung der Pr\u00e4diktoren f\u00fcr jede Fold auf dem Testsatz f\u00fcr jede Fold bewerten und dann ihre Leistung mitteln.<\/p><p>Dieser Ansatz erm\u00f6glicht auch den Zugriff auf die Standardabweichung dieser Leistungen, was einen guten Eindruck von der Variabilit\u00e4t des Modells in Bezug auf den Trainingssatz vermittelt.<\/p><p>Wenn die Variabilit\u00e4t hoch ist, dann m\u00fcssen wir bei der Wahl unseres Trainingssatzes umso vorsichtiger sein. Im Gegensatz dazu ist bei einer geringen Variabilit\u00e4t die Wahl des Trainingssatzes nicht sehr wichtig.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ed3ea9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5ed3ea9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"473\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-1024x605.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-175500\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-1024x605.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-300x177.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-768x454.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-1536x907.jpg 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/Illu2-overfitting-scaled-1-2048x1210.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b91de1d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5b91de1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Fehlerquellen eines Modells?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-242e5ce6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"242e5ce6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei einem <strong>Regressionsmodell<\/strong> ist das erste Bewertungskriterium der mittlere quadratische Fehler oder MSE f\u00fcr mean squared error.<\/p><p>Unser Datensatz D besteht aus n Realisierungen (xi, yi) eines Zufallsvektors mit der gleichen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit wie ein Paar Zufallsvariablen (X, Y), die durch die Beziehung Y = f(X) + eps verbunden sind, wobei eps eine Zufallsvariable mit dem Erwartungswert Null und der Varianz Sigma\u00b2 ist, d.h. das Rauschen der Daten.<\/p><p>Wir k\u00f6nnen den mittleren quadratischen Fehler \u00fcber D eines Sch\u00e4tzers als die Summe aus :<\/p><p>Aus dem Quadrat des Bias des Sch\u00e4tzers (der quantifiziert, wie weit die vorhergesagten Etiketten von der Realit\u00e4t entfernt sind).<br \/>Der Varianz des Sch\u00e4tzers (die quantifiziert, wie sich die Etiketten f\u00fcr ein und dieselbe Person in Abh\u00e4ngigkeit von den Eingabedaten \u00e4ndern).<br \/>Der Varianz des Rauschens, auch irreduzibler Fehler genannt.<\/p><p>Daher kann ein verzerrter Sch\u00e4tzer mit einer geringen Varianz besser abschneiden als ein unverzerrter Sch\u00e4tzer mit einer gro\u00dfen Varianz.<\/p><p>In sehr vielen F\u00e4llen tritt Overfitting in den F\u00e4llen auf, in denen ein wenig verzerrter Sch\u00e4tzer mit hoher Varianz gew\u00e4hlt wird. Komplexe Modelle k\u00f6nnen diese Eigenschaften aufweisen, wie z. B. polynomiale Regressionen mit zu gro\u00dfer Ordnung (siehe Abbildung 1). Die Wahl einfacherer und auf den ersten Blick &#8222;schlechterer&#8220;, weil verzerrter Modelle kann daher zu einer besseren Leistung f\u00fchren, wenn ihre Varianz gering ist!<\/p><p>Wenn du mehr \u00fcber Overfitting und<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/image-processing-grundlagen-und-praktische-anwendung\"> k\u00fcnstliche Intelligenz, die auf Bilder angewandt wird<\/a>, erfahren m\u00f6chtest :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fd8043b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1fd8043b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Data Science Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edd337c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"edd337c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-401007d7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"401007d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Overfitting?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Overfitting ist die Gefahr, dass ein Modell die Trainingsdaten \"auswendig\" lernt. Auf diese Weise besteht die Gefahr, dass es nicht in der Lage ist, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wann kann Overfitting auftreten?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Overfitting kann auftreten, wenn das gew\u00e4hlte Modell im Verh\u00e4ltnis zur Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes zu komplex ist.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Warum ist Overfitting ein Problem?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Aufgrund von Overfitting stellt ein Modell die Daten, mit denen es trainiert wurde, falsch dar. Daher ist seine Genauigkeit bei neuen, \u00e4hnlichen Daten geringer als die eines ideal angepassten Modells.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57adc055 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"57adc055\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel stellen wir dir einen der Stolpersteine von \u00fcberwachten Lernalgorithmen vor, das \u00dcberlernen oder Overfitting auf Englisch. Was ist Overfitting? Overfitting ist das Risiko, dass ein Modell die Trainingsdaten &#8222;auswendig&#8220; lernt. Auf diese Weise riskiert es, dass es nicht in der Lage ist, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern. Ein Modell, das z. B. 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