Underfitting

مقدمه

در دنیای یادگیری ماشین، هدف اصلی ساختن مدل‌هایی است که بتوانند الگوهای موجود در داده‌ها را به خوبی یاد بگیرند و بتوانند پیش‌بینی‌های دقیقی در مورد داده‌های جدید انجام دهند. اما گاهی اوقات، مدل‌هایی که ما می‌سازیم آنقدر ساده هستند که نمی‌توانند پیچیدگی‌های موجود در داده‌ها را به درستی درک کنند. به این حالت، "Underfitting" یا کم‌برازش گفته می‌شود. در این مقاله، ما به بررسی دقیق این مفهوم، دلایل ایجاد آن، و راه‌های مقابله با آن می‌پردازیم.

Underfitting چیست؟

Underfitting زمانی رخ می‌دهد که یک مدل آماری یا یادگیری ماشین قادر به گرفتن ارتباطات اساسی در داده‌های آموزشی نباشد. به عبارت دیگر، مدل به اندازه کافی پیچیده نیست تا بتواند الگوهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرد. این امر منجر به عملکرد ضعیف هم بر روی داده‌های آموزشی و هم بر روی داده‌های آزمون می‌شود.

تصور کنید می‌خواهید با استفاده از یک خط راست، یک رابطه پیچیده غیرخطی بین دو متغیر را مدل کنید. در این حالت، خط راست نمی‌تواند به خوبی داده‌ها را پوشش دهد و در نتیجه، مدل دچار Underfitting می‌شود.

تفاوت Underfitting با Overfitting

درک تفاوت بین Underfitting و Overfitting بسیار مهم است. در حالی که Underfitting به دلیل سادگی بیش از حد مدل رخ می‌دهد، Overfitting به دلیل پیچیدگی بیش از حد مدل و یادگیری نویز موجود در داده‌های آموزشی ایجاد می‌شود.

| ویژگی | Underfitting | Overfitting | |---|---|---| | **پیچیدگی مدل** | کم | زیاد | | **عملکرد بر روی داده‌های آموزشی** | ضعیف | خوب | | **عملکرد بر روی داده‌های آزمون** | ضعیف | ضعیف (به دلیل تعمیم‌ناپذیری) | | **نشانه‌ها** | خطای زیاد در داده‌های آموزشی و آزمون | اختلاف زیاد بین خطای آموزشی و خطای آزمون |

دلایل ایجاد Underfitting

چندین دلیل می‌تواند منجر به Underfitting شود:

• سادگی بیش از حد مدل: استفاده از یک مدل بسیار ساده برای داده‌های پیچیده، مانند استفاده از رگرسیون خطی برای داده‌هایی که به یک تابع غیرخطی نیاز دارند.
• ویژگی‌های ناکافی: عدم استفاده از ویژگی‌های کافی و مرتبط برای مدل‌سازی داده‌ها.
• تنظیمات نامناسب مدل: استفاده از مقادیر نامناسب برای پارامترهای مدل که باعث محدود شدن ظرفیت یادگیری آن می‌شوند.
• داده‌های کم: کمبود داده‌های آموزشی می‌تواند منجر به عدم توانایی مدل در یادگیری الگوهای موجود در داده‌ها شود.
• نویز زیاد در داده‌ها: وجود نویز زیاد در داده‌ها می‌تواند باعث شود که مدل الگوهای نادرستی را یاد بگیرد.

تشخیص Underfitting

تشخیص Underfitting معمولاً آسان است. اگر مدل شما هم بر روی داده‌های آموزشی و هم بر روی داده‌های آزمون عملکرد ضعیفی دارد، به احتمال زیاد دچار Underfitting شده‌اید.

برای تشخیص دقیق‌تر، می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:

• نمودارهای یادگیری: نمودارهای یادگیری که خطای آموزشی و خطای اعتبارسنجی را در طول زمان نشان می‌دهند، می‌توانند به شما در تشخیص Underfitting کمک کنند. اگر هر دو خطا بالا و همگرا باشند، احتمالاً مدل دچار Underfitting شده است.
• بررسی بصری: بررسی بصری پیش‌بینی‌های مدل بر روی داده‌های آموزشی و آزمون می‌تواند به شما کمک کند تا ببینید آیا مدل به خوبی داده‌ها را پوشش می‌دهد یا خیر.
• استفاده از معیارهای ارزیابی: استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب مانند میانگین مربعات خطا (MSE) یا دقت (Accuracy) می‌تواند به شما در مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف کمک کند.

راه‌های مقابله با Underfitting

برای مقابله با Underfitting، می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:

• افزایش پیچیدگی مدل: استفاده از یک مدل پیچیده‌تر که قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تر در داده‌ها باشد. به عنوان مثال، می‌توانید از شبکه‌های عصبی عمیق‌تر یا درخت‌های تصمیم با عمق بیشتر استفاده کنید.
• افزودن ویژگی‌های بیشتر: افزودن ویژگی‌های مرتبط و مفید به داده‌ها می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای موجود در داده‌ها را بهتر یاد بگیرد. مهندسی ویژگی نقش مهمی در این زمینه ایفا می‌کند.
• کاهش منظم‌سازی: اگر از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) مانند L1 یا L2 استفاده می‌کنید، می‌توانید مقدار منظم‌سازی را کاهش دهید تا به مدل اجازه دهید پیچیده‌تر شود.
• افزایش داده‌های آموزشی: جمع‌آوری داده‌های آموزشی بیشتر می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای موجود در داده‌ها را بهتر یاد بگیرد.
• استفاده از ویژگی‌های چندجمله‌ای: افزودن ویژگی‌های چندجمله‌ای (مانند x^2، x^3 و غیره) به داده‌ها می‌تواند به مدل کمک کند تا روابط غیرخطی را یاد بگیرد.
• انتخاب الگوریتم مناسب: انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر بسیار مهم است.

مثال‌هایی از Underfitting و راه‌های رفع آن

• رگرسیون خطی برای داده‌های غیرخطی: اگر داده‌های شما یک رابطه غیرخطی دارند، استفاده از رگرسیون خطی منجر به Underfitting می‌شود. برای رفع این مشکل، می‌توانید از رگرسیون چندجمله‌ای، شبکه‌های عصبی یا درخت‌های تصمیم استفاده کنید.
• مدل ساده برای پیش‌بینی قیمت مسکن: اگر برای پیش‌بینی قیمت مسکن فقط از متراژ خانه استفاده کنید، مدل شما دچار Underfitting خواهد شد. برای رفع این مشکل، می‌توانید از ویژگی‌های دیگری مانند تعداد اتاق‌ها، موقعیت مکانی، سن ساختمان و غیره استفاده کنید.
• داده‌های کم برای تشخیص تصویر: اگر برای تشخیص تصاویر فقط از چند نمونه آموزشی استفاده کنید، مدل شما دچار Underfitting خواهد شد. برای رفع این مشکل، می‌توانید داده‌های آموزشی بیشتری جمع‌آوری کنید یا از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) استفاده کنید.

ارتباط Underfitting با سایر مفاهیم یادگیری ماشین

• Bias-Variance Tradeoff: Underfitting با Bias بالا و Variance پایین مرتبط است. Bias به توانایی مدل در یادگیری الگوهای واقعی در داده‌ها اشاره دارد.
• تعمیم‌پذیری: Underfitting منجر به کاهش تعمیم‌پذیری مدل می‌شود. به این معنی که مدل نمی‌تواند به خوبی بر روی داده‌های جدید عملکرد داشته باشد.
• ارزیابی مدل: ارزیابی دقیق مدل با استفاده از معیارهای مناسب می‌تواند به شما در تشخیص Underfitting کمک کند.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

در دنیای مالی، درک Underfitting می‌تواند به بهبود استراتژی‌های معاملاتی کمک کند. به عنوان مثال:

• میانگین متحرک (Moving Average): استفاده از یک میانگین متحرک ساده با دوره زمانی کوتاه ممکن است منجر به Underfitting شود و نتواند روند‌های بلندمدت را شناسایی کند.
• اندیکاتور RSI (Relative Strength Index): تنظیمات نامناسب RSI می‌تواند باعث شود که سیگنال‌های خرید و فروش به درستی شناسایی نشوند و منجر به Underfitting شود.
• تحلیل حجم معاملات: عدم توجه به حجم معاملات می‌تواند باعث شود که الگوهای قیمتی به درستی تفسیر نشوند و منجر به Underfitting شود.
• استراتژی‌های Breakout: استفاده از استراتژی‌های Breakout بدون در نظر گرفتن سطوح حمایت و مقاومت قوی می‌تواند منجر به Underfitting شود.
• الگوهای کندل استیک: تفسیر نادرست الگوهای کندل استیک می‌تواند باعث شود که فرصت‌های معاملاتی از دست بروند و منجر به Underfitting شود.
• تحلیل موج الیوت: عدم درک صحیح اصول تحلیل موج الیوت می‌تواند منجر به تشخیص نادرست الگوها و در نتیجه Underfitting شود.
• استراتژی‌های مبتنی بر MACD: تنظیمات نامناسب MACD (Moving Average Convergence Divergence) و عدم توجه به سیگنال‌های واگرایی (Divergence) می‌تواند منجر به Underfitting شود.
• استفاده از فیلترهای Bollinger Bands: تنظیمات نامناسب Bollinger Bands می‌تواند باعث از دست دادن سیگنال‌های مهم شود.
• تحلیل Gap: نادیده گرفتن تحلیل Gap در نمودارهای قیمت می‌تواند باعث از دست دادن فرصت‌های معاملاتی شود.
• استفاده از Fibonacci Retracements: تنظیمات نادرست Fibonacci Retracements می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های نامعتبر شود.
• تحلیل شاخص ADX (Average Directional Index): عدم درک صحیح سیگنال‌های ADX می‌تواند منجر به معاملات غلط شود.
• استفاده از Pivot Points: تنظیمات نامناسب Pivot Points می‌تواند باعث از دست دادن نقاط مهم حمایت و مقاومت شود.
• تحلیل حجم معاملات در زمان خبر: عدم توجه به حجم معاملات در زمان انتشار اخبار مهم می‌تواند منجر به تصمیمات اشتباه شود.
• استفاده از Ichimoku Cloud: تفسیر نادرست Ichimoku Cloud می‌تواند منجر به معاملات ناموفق شود.
• تحلیل شکل‌گیری الگوهای نموداری: عدم شناخت الگوهای نموداری رایج (مانند سر و شانه، مثلث، مستطیل) می‌تواند منجر به از دست دادن فرصت‌های معاملاتی شود.

نتیجه‌گیری

Underfitting یک مشکل رایج در یادگیری ماشین است که می‌تواند منجر به عملکرد ضعیف مدل شود. با درک دلایل ایجاد Underfitting و راه‌های مقابله با آن، می‌توانید مدل‌هایی بسازید که به خوبی داده‌ها را یاد بگیرند و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند. به یاد داشته باشید که انتخاب مدل مناسب، افزودن ویژگی‌های مرتبط، و تنظیم پارامترهای مدل به درستی، نقش مهمی در جلوگیری از Underfitting ایفا می‌کنند.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان