Kaj je prekomerno opremljanje?
Prekomerno opremljanje je napaka modeliranja, ki se pojavi, ko je funkcija preveč tesno povezana z omejenim naborom podatkovnih točk. Prekomerno opremljanje modela je ponavadi v obliki preveč zapletenega modela za razlago idiosinkrazije v študijskih podatkih.
V resnici imajo podatki, ki se pogosto preučujejo, v sebi določeno stopnjo napak ali naključnega hrupa. Tako lahko poskus, da bi model ustrezal preozko in rahlo netočni podatki, okuži model s pomembnimi napakami in zmanjša njegovo napovedno moč.
Ključni odvzemi
- Prekomerno opremljanje je napaka pri modeliranju, ki se pojavi, ko se funkcija preveč prilega omejenemu naboru podatkovnih točk. Finančni strokovnjaki se morajo vedno zavedati nevarnosti prekomernega opremljanja modela, ki temelji na omejenih podatkih.
Razumevanje prekomernega opremljanja
Na primer, pogosta težava je uporaba računalniških algoritmov za iskanje obsežnih podatkovnih zbirk zgodovinskih tržnih podatkov, da bi našli vzorce. Ob zadostni študiji je pogosto mogoče razviti natančne teoreme, za katere se zdi, da napovedujejo stvari, kot so donosnost na borzi, z natančno natančnostjo.
Če pa se uporabijo za podatke zunaj vzorca, se lahko takšni teoremi izkažejo kot zgolj prilagajanje modela tistemu, kar so bili v resnici le slučajni dogodki. V vseh primerih je pomembno, da se model testira na podatkih, ki niso iz vzorca, ki se uporablja za njegovo razvijanje.
Finančni strokovnjaki se morajo vedno zavedati nevarnosti prekomernega opremljanja modela, ki temelji na omejenih podatkih.
