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Underfitting

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Was ist Underfitting?

Underfitting ist ein Begriff aus dem Bereich des maschinellen Lernens und bezeichnet eine Situation, in der ein Modell nicht ausreichend komplex ist, um die zugrundeliegende Struktur der Daten zu erfassen.

Wenn von Underfitting gesprochen wird, geht es also darum, dass das trainierte Modell zu einfach ist und deshalb nicht die Feinheiten und Muster in den Daten lernt, die für eine korrekte Vorhersage oder Klassifikation erforderlich sind.

In einem maschinellen Lernprozess ist es das Ziel, ein Modell zu trainieren, dass sowohl auf den Trainingsdaten als auch auf neuen, unbekannten Daten korrekte Vorhersagen macht. Underfitting tritt auf, wenn das Modell zu wenig aus den Trainingsdaten lernt und somit auf neuen Daten schlechte Ergebnisse liefert. Die Performance des Modells sowohl auf den Trainingsdaten als auch auf den Testdaten ist unbefriedigend.

Maschinelles Lernen stützt sich auf Algorithmen und statistische Modelle, die einem Computer die Möglichkeit geben, aus Daten zu "lernen" und Entscheidungen basierend auf diesen Daten ohne explizite Programmierung zu treffen. Wenn ein Modell unter Underfitting leidet, bedeutet dies, dass der Lernprozess in irgendeiner Weise fehlerhaft ist, und das Modell demzufolge nicht die angestrebte Vorhersagekraft erreicht.

Ein gutes Gleichgewicht zwischen dem Erkennen von Mustern in den Daten und dem Vermeiden von Überanpassung, bekannt als Overfitting, ist entscheidend für die Entwicklung effektiver maschineller Lernmodelle. Overfitting ist das Gegenteil von Underfitting und tritt auf, wenn ein Modell zu sehr an die Trainingsdaten angepasst ist und sich nicht mehr gut auf neue Daten generalisieren lässt.

Symptome des Underfitting

Ein wesentliches Symptom von Underfitting ist, dass das Modell auch auf dem Trainingsset keine hohe Genauigkeit erreicht. Im Vergleich zu Overfitting, bei dem das Modell sehr gut auf den Trainingsdaten aber schlecht auf unbekannten Testdaten performt, versagt ein underfitted Modell überall. Folgende Anzeichen können auf Underfitting hinweisen:

  • Hohe Fehlerquote auf den Trainingsdaten
  • Geringe Komplexität des Modells, die sich in einer zu simplen Hypothesenfunktion ausdrückt
  • Das Modell schafft es nicht, die Variabilität der Daten abzubilden

Wenn ein Modell underfitted ist, kann es oft nicht einmal die Beziehungen in den Daten wiedergeben, die bekannt und offensichtlich sind. In der Praxis ist Underfitting meistens leichter zu erkennen und zu korrigieren als Overfitting, da es in der Regel auf eine zu geringe Modellkomplexität zurückzuführen ist.

Ursachen und Auswirkungen

Die Ursachen für Underfitting sind vielfältig, aber häufig liegt es an einem zu simplen Modell oder zu wenig Trainingsdaten. Hier sind einige Hauptgründe für Underfitting:

  • Unzureichende Modellkomplexität: Das Modell hat nicht genug Parameter oder ist nicht tief genug, um die Komplexität der Daten zu erfassen.
  • Mangel an Merkmalen: Dem Modell fehlen wichtige Merkmale (Features), die zur Vorhersage benötigt werden.
  • Zu starke Regularisierung: Regularisierung wird verwendet, um Overfitting zu verhindern, aber wenn sie zu aggressiv eingesetzt wird, kann sie Underfitting verursachen.

Die Auswirkungen von Underfitting sind, dass das Modell für die gegebene Aufgabe unbrauchbar ist. Es wird schlechte Prognosen abgeben, was zu fehlerhaften Entscheidungen führen kann. Das Vertrauen in die Analysefähigkeiten der KI sinkt und erfordert ein Eingreifen.

Vermeidungsstrategien und Lösungsansätze

Es gibt verschiedene Strategien und Lösungsansätze, um Underfitting zu begegnen:

  • Erhöhung der Modellkomplexität: Durch das Hinzufügen von mehr Parametern oder Schaffen tieferer Modelle kann das Erlernen komplexer Muster ermöglicht werden.
  • Feature Engineering: Das Hinzufügen neuer oder das Verbessern bestehender Merkmale kann die Vorhersagekraft des Modells steigern.
  • Reduzierung der Regularisierung: Eine Anpassung der Regularisierungsparameter kann nötig sein, um das Modell nicht zu stark zu beschneiden.

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Underfitting ist ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, das die Leistungsfähigkeit eines Modells stark beeinträchtigen kann. Es resultiert aus einer unzureichenden Modellkomplexität, zu wenig oder nicht aussagekräftigen Merkmalen oder einer zu strikten Regularisierung.

Es ist wichtig, die Balance zu halten und darauf zu achten, dass das Modell genug über die Daten lernt, um diese korrekt zu modellieren, ohne dabei zu überanpassen.

Durch gezielte Maßnahmen wie Erhöhung der Modellkomplexität und Feature Engineering lässt sich Underfitting vermeiden und die Leistungsfähigkeit des Modells steigern. Eine maschinelle Lernumgebung sollte stets so gestaltet sein, dass sie das Potential für Personalisierung und Anpassung bietet, um Underfitting effektiv zu bekämpfen.

Autor dieses Beitrags

Simon Feller

Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Prozessautomatisierung