Overfitting nel machine learning: cos’è, come diagnosticarlo e le best practice per evitarlo

L’overfitting nel machine learning è uno dei problemi più dibattuti - e al tempo stesso sottovalutati - nello sviluppo di modelli. Può trasformare infatti un sistema che sembra impeccabile durante le verifiche interne in una soluzione fragile quando incontra dati reali non visti.

Innanzitutto, secondo AIMultiple, i principali motivi di insuccesso nei progetti di Intelligenza Artificiale si possono ricondurre a:

• Obiettivi poco chiari: progetti avviati senza una definizione precisa del problema o con finalità vaghe portano a disallineamenti e scarso valore generato.
• Qualità insufficiente dei dati: dati sporchi, incompleti o mal strutturati - ricordati il principio Garbage-In, Garbage-Out (GIGO) - compromettono l’addestramento e limitano la capacità del modello di cogliere pattern utili.
• Mancanza di collaborazione tra team: l’assenza di cooperazione tra business, tecnica e operations rallenta l’implementazione e ostacola il passaggio in produzione.
• Competenze interne limitate: la carenza di figure con skills solide in AI, dati e machine learning rende difficile portare a termine progetti articolati.

In questo contesto, l’overfitting - insieme all’underfitting - è proprio tra le cause tecniche più insidiose di fallimento: senza dati adeguati e rappresentativi, infatti, i modelli non apprendono pattern generalizzabili e finiscono per replicare le specificità del training set. Le tecnologie AI devono invece adattarsi a contesti dinamici, non limitarsi a ricalcare schemi storici.

La criticità, d’altra parte, si amplifica quando mancano processi di monitoraggio continuo e strumenti di AI observability (bias/fairness, explainability, validazione continua, drift), che permettono di individuare precocemente derive e anomalie.

Chi lavora ogni giorno con dataset complessi o poco bilanciati lo sa bene: l’overfitting nel machine learning non è un dettaglio, ma un rischio concreto che mina l’affidabilità del modello, perché porta ad apprendere segnali irrilevanti invece di regolarità utili, con conseguente degrado delle prestazioni in inferenza.

Per questo, professioniste e professionisti che operano nell’AI - dalla progettazione e ottimizzazione di modelli di machine learning, alla definizione di strategie AI-driven scalabili, fino allo sviluppo e deployment di soluzioni di automazione intelligente - devono saper diagnosticare l’overfitting e prevenirlo con best practice consolidate. Tecniche come regolarizzazione, ampliamento del training set oppure validazione incrociata rappresentano alcuni degli strumenti essenziali per costruire sistemi destinati a durare.

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Overfitting nel machine learning: il divario tra training e set

L’overfitting è un comportamento indesiderato nei modelli di machine learning che si verifica quando un algoritmo ottiene performance quasi perfette sui dati di addestramento, ma non riesce a generalizzare su dati nuovi. In pratica, il modello non apprende i pattern generali, bensì “memorizza” dettagli irrilevanti del training set, includendo rumore e anomalie.

Le cause principali dell’overfitting nel machine learning sono:

• Alta varianza e basso bias: si verifica quando il modello è troppo flessibile e si adatta eccessivamente ai dati di training. Invece di cogliere le regolarità generali, finisce per memorizzare dettagli irrilevanti e rumore con, di conseguenza, un’elevata accuratezza sui dati visti, ma una bassa capacità di generalizzare su dati nuovi.
• Modello troppo complesso: architetture con un numero eccessivo di parametri o layer - ad esempio reti neurali profonde prive di regolarizzazione - hanno una capacità così elevata da rischiare di memorizzare il dataset di training invece di apprendere pattern realmente generalizzabili.
• Dimensione ridotta del dataset di training: quando i dati disponibili sono pochi o poco rappresentativi, il modello finisce per apprendere correlazioni deboli e specificità locali. In questi casi, le performance possono sembrare elevate in fase di addestramento, ma crollano non appena il modello viene testato su dati nuovi.

Il sovra-adattamento è particolarmente critico nei modelli di deep learning applicato a credit scoring e rilevamento frodi. Questi sistemi, infatti, pur estremamente precisi nel riconoscere i pattern storici presenti nel training set, possono diventare ciechi alle nuove tattiche emergenti o a comportamenti anomali non osservati prima, compromettendo la loro affidabilità in scenari reali.

Secondo Ultralytics gli indicatori tipici che permettono di identificare l’overfitting sono:

• Gap tra training e validation accuracy: se il modello raggiunge un’accuratezza molto alta sui dati di addestramento, ma resta bassa (o peggiora) sul validation set, è un chiaro campanello d’allarme.
• Curve di loss divergenti: quando la training loss continua a scendere mentre la validation loss risale dopo alcune epochs, significa che il modello sta iniziando a memorizzare i dati.
• Predizioni troppo sicure… ma sbagliate: un modello che assegna alte probabilità a output errati indica che ha imparato dettagli irrilevanti invece di pattern generalizzabili.
• Scarsa performance su dati reali: anche se il modello sembra performare bene in laboratorio, testarlo su dataset eterogenei e vicini agli scenari reali è l’unico modo per verificare la sua reale capacità di generalizzazione.

Esempio di overfitting

Nei progetti di emotion recognition basati su reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Network - CNN), può accadere che il modello impari a distinguere emozioni come felicità e tristezza non dai tratti facciali, ma da fattori contestuali presenti solo nel dataset di training (luce, sfondo, qualità dell’immagine). In questo caso la rete cattura correlazioni spurie invece di pattern realmente rilevanti.

Il risultato è ingannevole: alta accuracy sui dati visti, ma drastico calo di prestazioni quando le condizioni cambiano, ad esempio con nuovi dataset o immagini acquisite da fotocamere diverse. Studi su dataset come FER-2013 mostrano come le CNN possono facilmente overfittare caratteristiche non generalizzabili, soprattutto in presenza di dati squilibrati o limitati.

Per un approfondimento tecnico, vedi questa analisi su arXiv, il repository open access di articoli scientifici gestito dalla Cornell University.

Tecniche consolidate per prevenire l’overfitting

Evitare l’overfitting significa progettare modelli con la generalizzazione al centro, non limitarsi a massimizzare le performance sul training set.

Ecco alcune delle strategie più efficaci per prevenire l’overfitting e migliorare la model robustness:

• Espandere il dataset: aumentare il training set con nuovi dati reali e rappresentativi (scopri cosa sono gli expanded datasets) riduce il rischio di memorizzazione e migliora l’adattabilità del modello a scenari diversi. Senza questa attenzione, però, si può finire per amplificare il rumore.
• Applicare data augmentation: quando non è possibile raccogliere nuovi dati, è utile generare esempi sintetici a partire da quelli esistenti. Rotazioni e variazioni di luminosità per immagini, sinonimi o back-translation per testo, rumore controllato in audio sono esempi di trasformazioni che aumentano la varietà del dataset senza alterarne il significato.
• Usare la regolarizzazione (L1 e L2): la regolarizzazione classica penalizza automaticamente i pesi troppo grandi, evitando che il modello diventi eccessivamente complesso. Con l’approccio L1 (Lasso) i coefficienti meno rilevanti tendono a diventare zero, agendo come una feature selection automatica; con la L2 (Ridge), invece, i pesi vengono ridistribuiti in modo più equilibrato, stabilizzando l’architettura. Nel deep learning si affianca spesso il dropout, che durante l’addestramento disattiva casualmente neuroni, spingendo la rete a non dipendere da singoli percorsi e migliorando la capacità di generalizzazione.
• Sfruttare la validazione incrociata (k-fold cross-validation): suddividere il dataset in k blocchi e addestrare il modello k volte, usando ogni blocco a turno come set di validazione. Questo metodo fornisce una stima più robusta delle prestazioni e diminuisce il rischio di decisioni basate su subsets poco rappresentativi. 

Accanto a queste best practice, ci sono anche tecniche complementari che aiutano a migliorare la capacità di generalizzazione in scenari complessi. L’early stopping interrompe l’addestramento quando le metriche di validazione smettono di migliorare, evitando che il modello continui a imparare il rumore. La feature selection e la riduzione della dimensionalità eliminano variabili ridondanti o irrilevanti, semplificando l’architettura e riducendo la varianza. Infine, metodi di ensemble learning come bagging e boosting combinano più modelli indipendenti, aggregando le loro previsioni per ottenere soluzioni più robuste, soprattutto quando i dati sono articolati o sbilanciati.

Generalizzare è più importante che memorizzare

Il vero obiettivo non è “battere” il dataset di training, ma sviluppare modelli in grado di operare in modo affidabile su dati mai visti. L’overfitting nel machine learning è come hai visto una trappola subdola che compromette questa capacità e, nei contesti più sensibili come sanità, finanza o mobilità, può tradursi in errori con impatti economici ed etici rilevanti.

Come evidenzia il Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Trasporti del CNR, il controllo del sovra-adattamento va ben oltre la sfida tecnica: è una vera e propria responsabilità applicativa. Richiede di fatto un approccio rigoroso che combini progettazione accurata, regolarizzazione e validazione costante.

Il successo contro l’overfitting si valuta nella robustezza predittiva fuori dal training set: è ciò che distingue un modello instabile da uno affidabile, pronto a generare valore in scenari reali. Questo è, in ultima analisi, il senso dell’adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale nel business.

Anche l’ultimo AI white paper di Experis conferma il concetto: l’AI deve produrre valore, ma spetta alle persone capire come orientarla e dove integrarla.

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