O que é Underfitting?
Underfitting é um termo utilizado no campo da aprendizagem de máquina (machine learning) para descrever uma situação em que um modelo de aprendizado não consegue capturar adequadamente as relações e padrões presentes nos dados de treinamento. Isso ocorre quando o modelo é muito simples ou possui poucos parâmetros, o que resulta em uma baixa capacidade de generalização. Em outras palavras, o modelo não consegue se ajustar aos dados de treinamento e, consequentemente, não consegue fazer previsões precisas em novos dados.
Causas do Underfitting
O underfitting pode ser causado por diferentes motivos, sendo os principais:
Modelo muito simples
Um dos principais motivos para o underfitting é a utilização de um modelo muito simples. Um modelo simples possui poucos parâmetros ou uma baixa complexidade, o que limita sua capacidade de capturar relações mais complexas nos dados. Por exemplo, se estivermos tentando ajustar um modelo linear a dados que possuem uma relação não linear, o modelo não será capaz de capturar essa relação e, consequentemente, subajustará os dados.
Dados de treinamento insuficientes
Outra causa comum de underfitting é a falta de dados de treinamento suficientes. Quando temos um conjunto de dados pequeno, o modelo pode não conseguir aprender corretamente as relações presentes nos dados. Isso ocorre porque a quantidade limitada de exemplos não é representativa o suficiente para capturar a variabilidade dos dados e, portanto, o modelo não consegue generalizar adequadamente.
Regularização excessiva
A regularização é uma técnica utilizada para evitar o overfitting, que é o oposto do underfitting. No entanto, quando a regularização é aplicada de forma excessiva, ela pode levar ao underfitting. Isso ocorre quando a penalização aplicada aos parâmetros do modelo é muito alta, o que limita sua capacidade de se ajustar aos dados de treinamento.
Como identificar o Underfitting?
Identificar o underfitting é fundamental para saber se o modelo está adequado aos dados de treinamento. Alguns sinais de que um modelo está sofrendo de underfitting incluem:
Erro de treinamento alto
Um dos principais indicadores de underfitting é um erro de treinamento alto. Isso significa que o modelo não está conseguindo ajustar-se adequadamente aos dados de treinamento, resultando em previsões imprecisas. Um erro de treinamento alto indica que o modelo não está capturando as relações e padrões presentes nos dados.
Erro de teste alto
Além do erro de treinamento alto, um erro de teste alto também pode indicar underfitting. O erro de teste é calculado utilizando um conjunto de dados separado, chamado conjunto de teste, que não foi utilizado durante o treinamento do modelo. Se o erro de teste for alto, isso significa que o modelo não está conseguindo generalizar adequadamente para novos dados, indicando um problema de underfitting.
Como resolver o Underfitting?
Felizmente, existem várias estratégias que podem ser adotadas para resolver o underfitting e melhorar o desempenho do modelo. Algumas dessas estratégias incluem:
Aumentar a complexidade do modelo
Uma maneira de resolver o underfitting é aumentar a complexidade do modelo. Isso pode ser feito adicionando mais parâmetros ao modelo ou utilizando modelos mais avançados, como redes neurais profundas. Ao aumentar a complexidade do modelo, ele terá uma maior capacidade de capturar relações mais complexas nos dados.
Aumentar a quantidade de dados de treinamento
Outra estratégia eficaz para resolver o underfitting é aumentar a quantidade de dados de treinamento. Quanto mais dados tivermos disponíveis, maior será a capacidade do modelo de aprender as relações presentes nos dados. Isso ocorre porque um conjunto de dados maior é mais representativo da variabilidade dos dados, permitindo que o modelo generalize melhor.
Reduzir a regularização
Se o underfitting for causado por uma regularização excessiva, uma solução é reduzir a penalização aplicada aos parâmetros do modelo. Isso pode ser feito ajustando o parâmetro de regularização ou utilizando técnicas de regularização menos restritivas. Reduzir a regularização permitirá que o modelo se ajuste melhor aos dados de treinamento.
Conclusão
O underfitting é um problema comum na aprendizagem de máquina e pode ocorrer quando um modelo é muito simples, os dados de treinamento são insuficientes ou a regularização é aplicada de forma excessiva. Identificar o underfitting é essencial para corrigir o problema e melhorar o desempenho do modelo. Aumentar a complexidade do modelo, aumentar a quantidade de dados de treinamento e reduzir a regularização são algumas das estratégias que podem ser adotadas para resolver o underfitting.
