Što je prekomjerno opremanje?
Prekomjerno uklapanje je pogreška modeliranja koja nastaje kada se funkcija previsoko uklapa u ograničeni skup podataka. Prekompliciranje modela općenito ima oblik izrade pretjerano složenog modela za objašnjenje idiosinkrazije u ispitivanim podacima.
U stvarnosti, često proučavani podaci imaju određeni stupanj pogreške ili slučajne buke u sebi. Stoga, pokušaj da se model uskladi preblizu s pomalo netočnim podacima može zaraziti model značajnim pogreškama i umanjiti njegovu prediktivnu moć.
Ključni odvodi
- Prekomjerno opremanje je greška u modeliranju koja nastaje kada se funkcija previše usko podudara s ograničenim nizom podatkovnih točaka. Financijski profesionalci moraju uvijek biti svjesni opasnosti prekomjernog postavljanja modela na temelju ograničenih podataka.
Razumijevanje prekomjernog opremanja
Na primjer, čest problem je korištenje računalnih algoritama za pretraživanje opsežnih baza podataka povijesnih tržišnih podataka kako bi se pronašli obrasci. S obzirom na dovoljno proučavanja, često je moguće razviti složene teoreme za koje se čini da s bliskom točnošću predviđaju stvari poput povratka na burzi.
Međutim, ako se primjenjuju na podatke izvan uzorka, takvi se teoremi vjerojatno mogu pokazati da je samo prekomjerno uklapanje modela u ono što su u stvarnosti bili samo slučajni događaji. U svakom je slučaju važno testirati model na temelju podataka koji su izvan uzorka koji se koristi za njegovo razvijanje.
Financijski profesionalci moraju uvijek biti svjesni opasnosti prekomjernog postavljanja modela na temelju ograničenih podataka.
