3. Переобучение и настройка модели

Многие современные классификационные и регрессионные модели высоко адаптируемы; они способны к моделированию комплексных отношений. Однако они могут очень легко отобразить некие случайности в экономическом процессе. Как говорят – отобразить шум. Без методологического подхода к оценке моделей разработчик модели может узнать о проблеме слишком поздно.

Переобучение (сверх подгонка) – широко известная проблема предсказательных моделей вообще и в области финансов в частности. Фактически переобучение отображает базовую проблему моделирования: модель должна отображать некие основные моменты моделируемого процесса, модель должна быть не слишком груба, но и не слишком точна, чтобы она могла находить основные моменты на новых данных, а не давать ложные сигналы, принимая шум за образцы данных.

К сожалению, отсутствуют формальные критерии переобучения. Поэтому приходится руководствоваться некими эмпирическими критериями, которые дадут практическую ценность модели. Эти эмпирические критерии состоят в том, чтобы дать разработчику предсказательной модели уверенность, что поведение модели на обучающем наборе данных и на данных вне этого обучающего набора, будет примерно одинаковым.

Без этого доверия предсказания модели бесполезны.