Overfitting và Underfitting trong Machine Learning: Tìm kiếm sự cân bằng hoàn hảo

Trong lĩnh vực **machine learning**, việc xây dựng một mô hình dự đoán chính xác là mục tiêu hàng đầu. Tuy nhiên, các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu thường xuyên đối mặt với hai vấn đề lớn: **overfitting** (quá khớp) và **underfitting** (thiếu khớp). Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về hai khái niệm này, cũng như cách để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa độ phức tạp của mô hình và khả năng khái quát hóa dữ liệu. Việc nắm vững những kiến thức này là vô cùng quan trọng để xây dựng các hệ thống **trí tuệ nhân tạo** (AI) đáng tin cậy và hiệu quả.

Thiên vị (Bias) và Phương sai (Variance) trong Machine Learning

Để hiểu rõ về **overfitting** và **underfitting**, trước tiên chúng ta cần nắm vững khái niệm về thiên vị (bias) và phương sai (variance). Sự cân bằng giữa hai yếu tố này, hay còn gọi là "bias-variance tradeoff," là chìa khóa để xây dựng một mô hình machine learning phù hợp.

**Thiên vị (Bias)** thể hiện mức độ mà mô hình đưa ra các giả định mạnh mẽ về dữ liệu huấn luyện để đơn giản hóa quá trình học. Một mô hình có **thiên vị cao** thường bỏ qua những chi tiết phức tạp hoặc tinh tế trong dữ liệu, dẫn đến việc không nắm bắt được các mẫu ẩn sâu bên trong. Ví dụ, thuật toán hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định nông thường có xu hướng thiên vị cao.

**Phương sai (Variance)** đo lường mức độ nhạy cảm của mô hình đối với những biến động nhỏ trong dữ liệu huấn luyện. Một mô hình có **phương sai cao** có thể ghi nhớ cả những nhiễu và chi tiết ngẫu nhiên trong dữ liệu, dẫn đến việc hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới. Các mô hình phức tạp như mạng nơ-ron sâu thường có phương sai cao.

Underfitting: Mô hình quá đơn giản

**Underfitting** xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt được các mẫu quan trọng trong dữ liệu. Mô hình này thường có **thiên vị cao** và **phương sai thấp**. Ví dụ, sử dụng hồi quy tuyến tính để mô hình hóa dữ liệu có mối quan hệ bậc hai sẽ dẫn đến underfitting, vì mô hình tuyến tính không thể hiện được độ cong vốn có của dữ liệu.

Hậu quả của underfitting là mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra, vì nó không thể khái quát hóa tốt cho dữ liệu mới. Khả năng **khái quát hóa** là khả năng của mô hình hiểu và áp dụng các mẫu đã học vào dữ liệu chưa từng thấy.

Overfitting: Mô hình quá phức tạp

**Overfitting** xảy ra khi mô hình quá phức tạp và ghi nhớ cả những nhiễu và chi tiết ngẫu nhiên trong dữ liệu huấn luyện. Mô hình này thường có **thiên vị thấp** và **phương sai cao**. Tưởng tượng bạn học thuộc lòng đáp án cho một bài kiểm tra thay vì hiểu các khái niệm cần thiết để tự giải bài. Nếu bài kiểm tra khác với những gì bạn đã học, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc trả lời các câu hỏi.

Hậu quả của overfitting là mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém hiệu quả trên dữ liệu kiểm tra, vì nó không thể khái quát hóa tốt cho dữ liệu mới. Mô hình quá tập trung vào những chi tiết cụ thể của dữ liệu huấn luyện và không thể áp dụng những gì đã học vào các tình huống khác.

Làm thế nào để nhận biết Overfitting và Underfitting

Việc nhận biết **overfitting** và **underfitting** là bước đầu tiên để khắc phục chúng. Dưới đây là một số dấu hiệu nhận biết:

• Overfitting: Sai số huấn luyện thấp, nhưng sai số kiểm tra cao hơn đáng kể.
• Underfitting: Sai số cao trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.

Một mô hình **overfit** có thể đạt được độ chính xác rất cao trên dữ liệu huấn luyện, nhưng lại hoạt động kém trên dữ liệu mới do ghi nhớ thay vì khái quát hóa. Điều này xảy ra khi kỹ sư sử dụng mô hình machine learning có quá nhiều tham số hoặc lớp, chẳng hạn như mạng nơ-ron sâu, khiến nó rất dễ thích ứng với dữ liệu huấn luyện.

Ngược lại, một mô hình **underfit** hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra vì nó không thể nắm bắt được các mẫu chủ đạo trong tập dữ liệu. Điều này thường xảy ra do mô hình quá đơn giản, lựa chọn đặc trưng (feature engineering) kém, hoặc sử dụng quá nhiều **regularization** (chuẩn hóa), hạn chế tính linh hoạt của mô hình.

Cách tránh Overfitting và Underfitting

Để tránh **overfitting** và **underfitting**, bạn có thể áp dụng nhiều kỹ thuật khác nhau. Việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mô hình bạn đang sử dụng.

Đối phó với Overfitting

• Regularization: Sử dụng các kỹ thuật regularization như L1, L2, hoặc dropout để ngăn mô hình phụ thuộc quá nhiều vào bất kỳ đặc trưng đơn lẻ nào hoặc ghi nhớ nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.
• Data Augmentation: Tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách tạo ra các biến thể của dữ liệu hiện có (ví dụ: xoay, lật ảnh trong bài toán thị giác máy tính).
• K-fold Cross-Validation: Đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình bằng cách chia dữ liệu thành k phần, huấn luyện trên k-1 phần và kiểm tra trên phần còn lại, sau đó lặp lại quá trình này k lần và tính trung bình kết quả.
• Đơn giản hóa mô hình: Giảm số lượng tham số hoặc lớp trong mạng nơ-ron để hạn chế khả năng ghi nhớ chi tiết của dữ liệu huấn luyện.

Đối phó với Underfitting

• Mô hình phức tạp hơn: Tăng độ phức tạp của mô hình để nó có thể nắm bắt được các mẫu ẩn sâu trong dữ liệu. Ví dụ, chuyển từ hồi quy tuyến tính đơn giản sang hồi quy đa thức.
• Giảm Regularization: Giảm các hình phạt regularization để mô hình có thể linh hoạt hơn trong việc khớp với dữ liệu.
• Feature Engineering: Tạo ra các đặc trưng mới hoặc biến đổi các đặc trưng hiện có để cung cấp cho mô hình nhiều thông tin hơn.
• Tăng thời gian huấn luyện: Cho phép mô hình có thêm thời gian để học từ dữ liệu.
• Tăng kích thước dữ liệu huấn luyện: Cung cấp cho mô hình nhiều dữ liệu hơn để học các mẫu đa dạng.

Kết luận

Việc tìm kiếm sự cân bằng giữa **overfitting** và **underfitting** là một quá trình liên tục và đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và mô hình. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật phù hợp và đánh giá hiệu quả của mô hình một cách cẩn thận, bạn có thể xây dựng các hệ thống machine learning mạnh mẽ và đáng tin cậy, mang lại giá trị thực sự trong nhiều lĩnh vực khác nhau.