Оверфиттинг — это явление, возникающее в математике и торговле, когда алгоритм работает идеально при тестировании, но плохо работает в реальных условиях. Это может произойти потому, что машинное обучение, использованное для создания алгоритма, было перегружено историческими данными, что может привести к выявлению несуществующих или нерелевантных закономерностей.
Для борьбы с этой проблемой алгоритм необходимо настроить, удалив слишком разветвленные ветви отбора, чтобы он мог быть оптимизирован для реальных приложений. Поступая таким образом, вы обеспечиваете точность и надежность своего алгоритма и гарантируете, что он будет хорошо работать в различных сценариях.
В заключение следует отметить, что оверфиттинг— это распространенная проблема, которая может возникнуть при создании алгоритмов для математических и торговых целей. Чтобы избежать этой проблемы, важно правильно настроить свой алгоритм, удалив чрезмерно разветвленные ветви отбора, чтобы вы были уверены в надежности своих результатов.
