sovradattamento

Che cos'è il sovradimensionamento?

L'overfitting è un errore di modellazione che si verifica quando una funzione è troppo adatta a un insieme limitato di punti dati. Il sovradimensionamento del modello assume generalmente la forma di un modello troppo complesso per spiegare le idiosincrasie nei dati oggetto di studio.

In realtà, i dati spesso studiati presentano al suo interno un certo grado di errore o rumore casuale. Pertanto, tentare di rendere il modello troppo vicino ai dati leggermente imprecisi può infettare il modello con errori sostanziali e ridurne il potere predittivo.

[Importante: i professionisti finanziari devono sempre essere consapevoli dei pericoli legati al sovradimensionamento di un modello basato su dati limitati.]

Comprensione del sovradimensionamento

Ad esempio, un problema comune è l'utilizzo di algoritmi informatici per la ricerca di ampi database di dati storici di mercato al fine di trovare modelli. Dato uno studio sufficiente, è spesso possibile sviluppare teoremi elaborati che sembrano prevedere con precisione accurate cose come i rendimenti in borsa.

Tuttavia, quando applicati a dati al di fuori del campione, tali teoremi possono probabilmente rivelarsi semplicemente il sovradimensionamento di un modello a quelli che in realtà erano solo eventi casuali. In tutti i casi, è importante testare un modello con dati esterni al campione utilizzato per svilupparlo.

Key Takeaways

• L'overfitting è un errore di modellazione che si verifica quando una funzione è troppo adatta a un insieme limitato di punti dati.
• I professionisti finanziari devono sempre essere consapevoli dei pericoli legati al sovradimensionamento di un modello basato su dati limitati.

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