generalisatieproblemen

Generalisatieproblemen verwijzen naar problemen met de generalisatie van een model: het vermogen om wat is geleerd uit de trainingsdata ook correct toe te passen op ongeziene gegevens. Ze ontstaan wanneer een model goede prestaties levert op de trainingsset maar slecht generaliseert naar nieuwe data, waardoor de voorspellingen onbetrouwbaar worden.

Oorzaken zijn onder meer overfitting (het model past onnodige details van de trainingsdata aan), onderfitting (het model houdt geen relevante patronen vast), data leakage (informatie uit de testset lekt naar training), verspreidingsverschuiving of concept drift (de verhouding tussen training- en toepassingsdata verandert in de tijd), bias in de sampling, vertekening door klasse-imbalantie en ruis of beperkte data bij hoge dimensionaliteit.

Gevolgen zijn onder meer lage nauwkeurigheid op onbekende data, slecht gekalibreerde probabilistische uitspraken, en een beperkte robuustheid van het model bij veranderingen in de praktijk. In sommige gevallen kan de generalisatie ook leiden tot ongewenste biases of unfairness.

Mitigatie omvat strategieën zoals een zorgvuldige train-test-splitsing en cross-validatie, regularisatie (L1/L2), modelsimplificatie, early stopping en data-augmentatie. Daarnaast helpen data-preprocessing, feature selectie, en dimensionaliteitsreductie. Het omgaan met distribution shift via domain adaptation, covariate shift-technieken en regelmatige evaluatie op representatieve heldere metrieken draagt bij aan betere generalisatie. In de praktijk hangen keuzes af van de toepassing, de beschikbare data en de mate van acceptabele foutmarges.