ما هو الإفراط في التخصيص (Overfitting)؟
يحدث الإفراط في التخصيص عندما يتعلم النموذج التفاصيل والضوضاء في بيانات التدريب لدرجة تؤثر سلباً على أدائه مع البيانات الجديدة.
الحلول
- التحقق المتقاطع: استخدم K-Fold لضمان قدرة النموذج على التعميم.
- التنظيم (Regularization): أضف عقوبات L1 (Lasso) أو L2 (Ridge).
- تبسيط النموذج: تقليل عدد الميزات أو عمق الأشجار.