Trong thế giới AI và dữ liệu, đôi khi việc "học quá kỹ" lại trở thành con dao hai lưỡi. Đó là lúc mô hình rơi vào hiện tượng overfitting - khi nó không còn học ra quy luật tổng quát, mà chỉ đơn thuần ghi nhớ từng chi tiết nhỏ trong dữ liệu huấn luyện. Hệ quả là mô hình có thể dự đoán cực kỳ chính xác trên dữ liệu cũ, nhưng lại dễ dàng thất bại khi gặp dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đó.
Hiện tượng này đặc biệt phổ biến và nguy hiểm trong lĩnh vực tài chính, nơi mà dữ liệu biến động liên tục theo thời gian và một sai lệch nhỏ trong mô hình cũng có thể dẫn đến tổn thất lớn.
Vậy overfitting thực chất là gì, vì sao nó xảy ra, làm sao để phát hiện và ngăn chặn kịp thời?
Bài viết này sẽ đưa bạn đi từ căn bản đến thực tiễn bằng ngôn ngữ dễ hiểu, ví dụ rõ ràng và các giải pháp cụ thể – phù hợp cho cả những ai mới bắt đầu tiếp cận AI trong tài chính.
Overfitting là gì?
Overfitting (quá khớp) là khi mô hình máy học học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, đến mức nó ghi nhớ chi tiết từng trường hợp thay vì học ra quy luật chung. Kết quả là, mô hình dự đoán rất tốt trên dữ liệu cũ nhưng lại hoạt động kém với dữ liệu mới chưa từng thấy – vì nó không biết cách "tổng quát hóa". (1)
Tại sao hiện tượng quá khớp lại xảy ra?
Overfitting (quá khớp) xảy ra khi mô hình học máy không thể đưa ra dự đoán tốt với dữ liệu mới vì nó ghi nhớ quá kỹ dữ liệu huấn luyện, thay vì học ra quy luật chung.
Hiện tượng này thường xảy ra do:
Dữ liệu huấn luyện quá ít, không đủ đại diện cho mọi tình huống.
Dữ liệu chứa nhiều thông tin nhiễu, không liên quan đến vấn đề cần dự đoán.
Mô hình huấn luyện quá lâu, dẫn đến học "quá kỹ" từng chi tiết.
Mô hình quá phức tạp, nên học cả những điểm không cần thiết.
Ví dụ:
Một trường đại học đang chứng kiến tỷ lệ sinh viên bỏ học đại học cao hơn mức mong muốn nên họ quyết định xây dựng mô hình AI để dự đoán xem có bao nhiêu các ứng viên của trường sẽ tốt nghiệp. Họ huấn luyện mô hình trên dữ liệu của 5.000 sinh viên trước đó, và kết quả dự đoán đạt 98% độ chính xác.
Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình này cho 5.000 sinh viên mới, độ chính xác chỉ còn 50%.
Vì sao tài chính rất dễ overfit?
Tài chính rất dễ xảy ra overfitting (quá khớp) vì bản chất của dữ liệu tài chính và cách mô hình được xây dựng có nhiều yếu tố đặc thù. Sau đây là 5 lí do giải thích cho việc vì sao tài chính rất dễ overfit: (2)
1. Mô hình quá phức tạp
Khi mô hình có quá nhiều tham số, nó dễ "học nhầm" cả những chi tiết nhỏ, không quan trọng. Ví dụ: Mô hình chấm điểm tín dụng xét tới hàng trăm yếu tố có thể gán sai trọng số cho các yếu tố không liên quan. Đơn giản hơn đôi khi lại chính xác hơn.
2. Dữ liệu không đầy đủ hoặc mất cân bằng
Nếu mô hình chỉ học từ một giai đoạn kinh tế hay một nhóm người vay nhất định, nó sẽ khó dự đoán chính xác trong bối cảnh khác. Mở rộng dữ liệu giúp mô hình học được quy luật chung hơn.
3. Quá nhiều chỉ số tài chính
Sử dụng quá nhiều biến, đặc biệt là các yếu tố "nhiễu" như cảm xúc trên mạng xã hội, có thể khiến mô hình rối và mất đi khả năng tập trung vào tín hiệu thật.
4. Huấn luyện quá lâu
Nếu bạn cho mô hình học quá kỹ trên dữ liệu cũ, nó sẽ ghi nhớ cả những biến động ngắn hạn không có giá trị – khiến mô hình kém hiệu quả trong điều kiện thị trường mới.
5. Thiếu kỹ thuật regularization (quy tắc hóa)
Nếu không áp dụng kỹ thuật giới hạn như L1 hoặc L2, mô hình có thể điều chỉnh thái quá theo dữ liệu. Điều này khiến nó nhấn mạnh sai vào một số đặc điểm và hoạt động kém trong thực tế.
Làm sao để phát hiện hiện tượng quá khớp?
Cách đơn giản nhất là kiểm tra mô hình trên dữ liệu mới chưa từng dùng để huấn luyện. Nếu mô hình đoán rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lỗi nhiều trên dữ liệu mới, đó là dấu hiệu của quá khớp. (1)
Phương pháp phổ biến: Xác thực chéo K lần (K-fold cross-validation)
Bước 1: Chia dữ liệu thành K phần bằng nhau.
Bước 2: Mỗi lần lấy 1 phần làm dữ liệu kiểm tra, dùng K-1 phần còn lại để huấn luyện.
Bước 3: Lặp lại cho đến khi mỗi phần đều được dùng làm kiểm tra một lần.
Bước 4: Tính trung bình kết quả kiểm tra của K lần để đánh giá mô hình.
Nếu kết quả kiểm tra thấp hơn nhiều so với trên dữ liệu huấn luyện, mô hình đang bị quá khớp.
Ví dụ:
Giả sử bạn có 1000 dữ liệu về khách hàng để dự đoán ai sẽ mua sản phẩm.
Bước 1: Bạn chia 1000 dữ liệu này thành 5 nhóm (K=5).
Bước 2: Lần đầu, bạn dùng 4 nhóm (800 dữ liệu) để huấn luyện mô hình, còn lại 1 nhóm (200 dữ liệu) để kiểm tra.
Bước 3: Bạn tính chính xác dự đoán trên nhóm kiểm tra.
Bước 4: Tiếp tục lặp lại, mỗi lần chọn một nhóm khác làm kiểm tra.
Bước 5: Cuối cùng, tính trung bình kết quả của 5 lần kiểm tra.
Nếu mô hình đạt 95% chính xác trên dữ liệu huấn luyện nhưng chỉ đạt 60% trên dữ liệu kiểm tra, tức là mô hình đang quá khớp, không dự đoán tốt cho dữ liệu mới.
Cách ngăn ngừa hiện tượng quá khớp
Bạn có thể tránh hiện tượng quá khớp bằng cách mở rộng và làm đa dạng dữ liệu đào tạo, hoặc áp dụng một số phương pháp khoa học dữ liệu hiệu quả khác, như những chiến lược dưới đây. (3)
1. Dừng sớm (Early stopping)
Dừng quá trình huấn luyện trước khi mô hình học cả những chi tiết nhiễu không cần thiết. Quan trọng là phải dừng đúng lúc để mô hình vẫn giữ được hiệu quả.
2. Lược bỏ (Feature selection)
Chọn ra những đặc điểm quan trọng nhất, bỏ qua những dữ liệu không liên quan để mô hình tập trung vào điều thực sự cần học.
3. Điều chuẩn (Regularization)
Thêm “phạt” cho các yếu tố ít quan trọng trong mô hình, giúp tránh mô hình bị quá phức tạp và học quá sâu vào dữ liệu huấn luyện.
4. Tổng hợp (Ensemble methods)
Kết hợp nhiều mô hình đơn giản để tạo ra mô hình mạnh hơn, giúp dự đoán chính xác và ổn định hơn.
5. Tăng cường dữ liệu (Data augmentation)
Thay đổi nhẹ dữ liệu huấn luyện, ví dụ như xoay, lật hình ảnh, giúp mô hình học được nhiều biến thể hơn và tránh học thuộc lòng dữ liệu cũ.
Lời khuyên thực tiễn cho người mới bắt đầu
1. Hiểu rõ dữ liệu trước khi xây dựng mô hình
Đảm bảo bạn có dữ liệu đa dạng, đủ lớn và đại diện cho nhiều trường hợp khác nhau. Tránh dùng tập dữ liệu quá nhỏ hoặc quá đặc thù, vì dễ dẫn đến mô hình “học vẹt” mà không thể áp dụng cho dữ liệu mới.
2. Bắt đầu với mô hình đơn giản
Mô hình phức tạp chưa chắc đã tốt hơn. Khi mới học, hãy chọn những mô hình đơn giản, ít tham số để dễ kiểm soát và giảm nguy cơ quá khớp.
3. Sử dụng kỹ thuật xác thực chéo (Cross-validation)
Hãy luôn kiểm tra mô hình của bạn trên dữ liệu chưa từng dùng để huấn luyện, ví dụ qua phương pháp K-fold cross-validation. Đây là cách giúp bạn đánh giá mô hình khách quan và phát hiện sớm hiện tượng quá khớp.
4. Áp dụng các kỹ thuật ngăn ngừa quá khớp
Tìm hiểu và sử dụng các kỹ thuật như dừng sớm, lược bỏ đặc trưng không cần thiết, điều chuẩn (regularization), hoặc tăng cường dữ liệu để giúp mô hình tổng quát hóa tốt hơn.
5. Theo dõi và điều chỉnh liên tục
Thị trường tài chính luôn biến đổi, nên bạn cần thường xuyên đánh giá lại mô hình của mình với dữ liệu mới, đồng thời cập nhật, tinh chỉnh chiến lược để tránh rơi vào bẫy quá khớp.
6. Không đặt quá nhiều niềm tin vào bot hoặc mô hình tự động
Bot giao dịch và mô hình AI chỉ là công cụ hỗ trợ, không phải phép màu. Kiến thức, kinh nghiệm và sự giám sát của bạn mới là yếu tố quyết định thành công lâu dài.
7. Học hỏi và trau dồi kiến thức liên tục
Thị trường tài chính và công nghệ luôn phát triển. Người mới nên dành thời gian học các khái niệm cơ bản về dữ liệu, mô hình máy học, cũng như hiểu sâu về thị trường để ứng dụng hiệu quả.
Kết luận
Overfitting không chỉ là một lỗi kỹ thuật đơn thuần – mà là một rào cản lớn đối với việc áp dụng AI một cách hiệu quả, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Khi một mô hình học sai cách, nó không chỉ đánh mất khả năng dự đoán mà còn dẫn đến những quyết định sai lầm với hậu quả tài chính nghiêm trọng.
Chìa khóa ở đây không nằm ở việc theo đuổi độ chính xác tuyệt đối trên dữ liệu huấn luyện, mà là xây dựng mô hình có khả năng khái quát hóa, phản ánh đúng bản chất của dữ liệu thực tế và thị trường luôn biến động.
Với những người mới bắt đầu, đừng quá ám ảnh bởi những mô hình “thông minh nhất” – thay vào đó, hãy bắt đầu từ việc hiểu dữ liệu, chọn mô hình phù hợp và liên tục kiểm tra – điều chỉnh – tối ưu.
Trong hành trình ứng dụng AI vào tài chính, hiểu rõ và làm chủ được hiện tượng overfitting chính là một trong những bước đi quan trọng nhất để tránh rủi ro, tối ưu hiệu quả và giữ được sự kiểm soát trong một thế giới dữ liệu ngày càng phức tạp.
