Warum funktioniert mein Modell auf Trainingsdaten, aber nicht auf Testdaten?
- Overfitting und mangelnde Generalisierung
- Probleme mit der Datenqualität und -zusammensetzung
- Zu komplexes Modell und fehlende Regularisierung
- Unzureichende Trainingsdatenmenge
- Fazit
Es ist ein häufig auftretendes Problem im maschinellen Lernen, dass ein Modell auf den Trainingsdaten sehr gute Ergebnisse erzielt, diese Leistung jedoch auf neuen, unbekannten Testdaten nicht reproduzieren kann. Dieses Phänomen wird oft als Overfitting bezeichnet und hat mehrere Ursachen und Einflussfaktoren.
Overfitting und mangelnde Generalisierung
Overfitting tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt, inklusive der darin enthaltenen Rauschen, Ausreißer oder spezifischen Muster, die nicht für die Grundstruktur des Problems relevant sind. Dadurch ist das Modell zwar in der Lage, die Trainingsdaten nahezu perfekt zu erklären, es hat aber nicht die Fähigkeit erworben, auf neue Daten zu generalisieren. Mit anderen Worten, das Modell merkt sich die Trainingsdaten, anstatt die zugrundeliegenden Zusammenhänge zu verstehen.
Probleme mit der Datenqualität und -zusammensetzung
Ein weiterer Grund kann in der Verteilung der Daten liegen. Wenn Trainings- und Testdaten unterschiedliche Verteilungen oder Merkmale aufweisen, zum Beispiel weil sie aus verschiedenen Quellen stammen oder zu unterschiedlichen Zeitpunkten erhoben wurden, kann das Modell Schwierigkeiten haben, die neuen Muster zu erkennen. Dies wird oft als Verteilungsverschiebung (Distribution Shift) bezeichnet. Ebenso kann unzureichende Datenvorverarbeitung oder unterschiedliche Behandlung der Trainings- und Testdaten zu schlechter Leistung auf den Testdaten führen.
Zu komplexes Modell und fehlende Regularisierung
Wenn das Modell zu komplex ist, beispielsweise ein sehr tiefes neuronales Netzwerk oder ein Modell mit einer großen Anzahl von Parametern auf einem kleinen Datensatz, kann es ebenfalls leicht übertrainieren. In solchen Fällen fehlen Mechanismen wie Regularisierung, Dropout oder frühes Stoppen, die verhindern sollen, dass das Modell unnötigen Details in den Trainingsdaten zu viel Gewicht beimisst. Die Folge ist eine hohe Varianz im Modell, wodurch es auf neuen Daten schlecht performt.
Unzureichende Trainingsdatenmenge
Ein zu kleines Trainingsset kann dazu führen, dass das Modell nicht genügend Informationen erhält, um allgemeingültige Muster zu erkennen. Wenn die Menge an Daten begrenzt ist, kann das Modell zwar die vorhandenen Daten gut anpassen, lernt aber keine verallgemeinerbaren Eigenschaften. Das Problem verschärft sich, wenn die Daten nicht repräsentativ für die Gesamtheit der möglichen Fälle sind, wodurch das Modell eine verzerrte Sicht entwickelt.
Fazit
Zusammenfassend ist es also essentiell, dass dein Modell nicht nur die Trainingsdaten gut anpasst, sondern auch auf neuen Daten stabil und verlässlich funktioniert. Dabei helfen unter anderem Methoden wie die Wahl eines einfacheren Modells, das Hinzufügen von Regularisierung, eine sorgfältige Datenaufbereitung, das Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets sowie das Sammeln größerer, repräsentativer Datensätze. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Modell die zugrunde liegenden Zusammenhänge lernt und nicht nur die Trainingsdaten exakt abspeichert.