Überanpassung (Overfitting)
Definition
Overfitting passt ein Modell zu stark an seine Trainingsdaten an.
Ein Zustand, in dem ein Modell Trainingsdaten einschließlich Zufallsmuster zu stark anpasst und auf neuen Daten schlechter generalisiert.
Einfach erklärt
Das Modell lernt auch zufällige Besonderheiten seiner Übungsbeispiele und kommt mit neuen Beispielen schlechter zurecht.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein komplexes Modell erzielt nahezu perfekte Trainingswerte, fällt aber im zeitlich getrennten Test deutlich ab.
Grenzen und Fallstricke
- Nur Trainingsfehler betrachten oder Testdaten wiederholt zur Modellauswahl verwenden.
Entstehung & Geschichte
Überanpassung ist ein Grundproblem statistischer Modellierung und maschinellen Lernens.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein komplexes Modell erzielt nahezu perfekte Trainingswerte, fällt aber im zeitlich getrennten Test deutlich ab.
Häufige Fragen
Was bedeutet Überanpassung?
Ein Zustand, in dem ein Modell Trainingsdaten einschließlich Zufallsmuster zu stark anpasst und auf neuen Daten schlechter generalisiert. Welche Fehler sollte man vermeiden? Nur Trainingsfehler betrachten oder Testdaten wiederholt zur Modellauswahl verwenden.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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