Risicowaarschuwing: CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 35.45% of retail investor accounts lose money when trading CFDs. You should consider whether you understand how CFDs work and

EDUCATION

Guarding Against Overfitten: Onderzoeksnotities | TIOmarkets

BY Jeroen van Dijk

|december 23, 2025

Wat is Overfitten en Waarom Moet Je Het Voorkomen?

Overfitten is een veelvoorkomend probleem in machine learning en data-analyse waarbij een model te nauwkeurig aansluit op de trainingsdata. Hierdoor presteert het model uitstekend op de gegevens waarop het getraind is, maar faalt het bij nieuwe, ongeziene data. Dit betekent dat het model niet goed generaliseert, wat de bruikbaarheid in echte toepassingen sterk beperkt.

Stel je voor dat je een model bouwt om financiële markten te voorspellen, bijvoorbeeld via TIOmarkets.eu, een platform dat toegang biedt tot diverse handelsinstrumenten. Als je model overfit is, kan het weliswaar perfect de historische marktbewegingen nabootsen, maar faalt het bij het voorspellen van toekomstige trends. Dit kan leiden tot verkeerde beslissingen en onnodige risico’s.

Een van de belangrijkste oorzaken van overfitten is de complexiteit van het model in verhouding tot de hoeveelheid beschikbare gegevens. Wanneer een model te veel parameters heeft, kan het zich aanpassen aan de ruis in de trainingsdata in plaats van de onderliggende patronen te leren. Dit is vergelijkbaar met het proberen te leren van een tekst door elk woord letterlijk te onthouden, in plaats van de kernconcepten te begrijpen. Het is cruciaal om een balans te vinden tussen modelcomplexiteit en de hoeveelheid data die je hebt, zodat je model robuust en betrouwbaar blijft.

Om overfitten te voorkomen, zijn er verschillende technieken die je kunt toepassen. Een populaire methode is het gebruik van kruisvalidatie, waarbij je de data in meerdere subsets verdeelt en het model op verschillende manieren traint en test. Dit helpt om een beter beeld te krijgen van hoe goed het model presteert op ongeziene data. Daarnaast kan het toepassen van regularisatie technieken, zoals Lasso of Ridge regression, helpen om de invloed van minder relevante features te verminderen en zo de generalisatiecapaciteit van het model te verbeteren. Het is essentieel om deze strategieën in overweging te nemen bij het ontwikkelen van modellen, zodat je de kans op overfitten minimaliseert en de prestaties in de praktijk maximaliseert.

Hoe Ontstaat Overfitten?

Overfitten ontstaat vaak door een combinatie van factoren:

Te complex model: Modellen met te veel parameters passen zich te nauwkeurig aan de trainingsdata aan.
Onvoldoende data: Met weinig data is het moeilijk om een model te trainen dat robuust is tegen variaties.
Ruis in de data: Onnauwkeurigheden of toevallige patronen in de trainingsdata worden verkeerd geïnterpreteerd als echte signalen.
Te lang trainen: Het model leert niet alleen de patronen, maar ook de uitzonderingen en fouten in de data.

Bij het gebruik van platforms als TIOmarkets.eu, waar markten continu veranderen, is het cruciaal om modellen te bouwen die flexibel en adaptief zijn, zonder te veel te vertrouwen op historische details die niet meer relevant zijn.

Een andere belangrijke factor die bijdraagt aan overfitten is de keuze van de evaluatiemethode. Wanneer een model wordt geëvalueerd op dezelfde dataset die is gebruikt voor training, kan het lijken alsof het model uitstekend presteert, terwijl het in werkelijkheid niet generaliseert naar nieuwe, ongeziene data. Dit benadrukt het belang van het splitsen van datasets in trainings- en testsets, of het gebruik van technieken zoals cross-validatie om een eerlijker beeld te krijgen van de prestaties van het model.

Daarnaast speelt de keuze van hyperparameters ook een cruciale rol in het voorkomen van overfitten. Hyperparameters zijn instellingen die niet tijdens het trainingsproces worden geleerd, maar vooraf moeten worden ingesteld. Door hyperparameters zorgvuldig te tunen, kan men de complexiteit van het model beter afstemmen op de beschikbare data, wat helpt om een balans te vinden tussen onderfitten en overfitten. Het gebruik van technieken zoals grid search of random search kan hierbij nuttig zijn om de optimale instellingen te vinden.

Signalen Dat Je Model Mogelijk Overfit

Het herkennen van overfitten is een belangrijke stap om het te voorkomen. Hier zijn enkele duidelijke signalen:

Hoge nauwkeurigheid op training, lage op testdata: Als je model bijna perfect presteert op de trainingsset, maar slecht op nieuwe data, is dat een rode vlag.
Onrealistische voorspellingen: Het model maakt voorspellingen die niet logisch zijn in de context van de markt of het probleem.
Grote verschillen tussen cross-validatie resultaten: Variaties in prestaties bij verschillende subsets van data kunnen wijzen op overfitten.

Door regelmatig je model te testen op nieuwe data van bijvoorbeeld TIOmarkets.eu, kun je beter inschatten of je model te veel is afgestemd op oude patronen.

Een andere belangrijke indicator van overfitten is de complexiteit van het model. Wanneer je model te veel parameters of functies bevat, kan het zich te veel aanpassen aan de specifieke kenmerken van de trainingsdata. Dit kan leiden tot een situatie waarin het model niet in staat is om te generaliseren naar nieuwe, ongeziene data. Het is vaak nuttig om te experimenteren met verschillende modelarchitecturen en hyperparameters om de juiste balans tussen bias en variantie te vinden.

Bovendien is het essentieel om aandacht te besteden aan de datakwaliteit en -hoeveelheid. Een model dat is getraind op een kleine of niet-representatieve dataset kan gemakkelijk overfitten. Het verzamelen van meer gegevens of het toepassen van technieken zoals data-augmentatie kan helpen om de robuustheid van je model te verbeteren. Door deze strategieën toe te passen, kun je de kans op overfitten aanzienlijk verminderen en de algehele prestaties van je model verbeteren.

Strategieën om Overfitten te Voorkomen

Er zijn verschillende technieken om te zorgen dat een model niet overfit raakt. Hieronder een overzicht van de meest effectieve methoden:

1. Gebruik Meer en Betere Data

Meer data helpt het model om de onderliggende patronen beter te begrijpen en niet te focussen op toevallige details. Data van betrouwbare bronnen zoals TIOmarkets.eu kunnen waardevol zijn omdat ze actuele en diverse marktinformatie bieden. Het is ook belangrijk om te zorgen voor een goede representatie van de verschillende klassen binnen de dataset, zodat het model niet bevooroordeeld raakt. Een gebalanceerde dataset kan helpen om de prestaties van het model te verbeteren en het risico op overfitten te verkleinen.

2. Vereenvoudig het Model

Een minder complex model met minder parameters kan vaak beter generaliseren. Dit betekent dat het model minder flexibel is, maar daardoor ook minder snel overfit. Het kiezen van de juiste modelarchitectuur is cruciaal; soms kan een eenvoudig lineair model net zo effectief zijn als een complex neuraal netwerk, afhankelijk van de aard van de data. Het is ook nuttig om te experimenteren met verschillende modelconfiguraties om te bepalen welke het beste presteert zonder overfitten.

3. Regularisatie Technieken

Regularisatie voegt een straf toe aan het model voor te complexe oplossingen. Dit helpt om overmatige aanpassing aan de trainingsdata te voorkomen. Populaire methoden zijn L1- en L2-regularisatie. Daarnaast zijn er technieken zoals dropout, die specifiek zijn ontworpen voor neurale netwerken. Dropout werkt door willekeurig een percentage van de neuronen tijdens de training uit te schakelen, wat helpt om een robuuster model te creëren dat beter generaliseert naar nieuwe data.

4. Cross-Validatie

Door de data in meerdere subsets te verdelen en het model telkens op een andere subset te testen, krijg je een beter beeld van de prestaties op ongeziene data. Dit helpt om overfitten vroegtijdig te signaleren. Een populaire techniek is k-fold cross-validatie, waarbij de dataset in k delen wordt verdeeld en het model k keer wordt getraind en getest. Dit zorgt voor een meer betrouwbare schatting van de modelprestaties en helpt bij het identificeren van eventuele overfitproblemen.

5. Vroegtijdig Stoppen

Bij het trainen van een model kan je stoppen zodra de prestaties op de validatieset beginnen te verslechteren, zelfs als de trainingsprestaties nog verbeteren. Dit voorkomt dat het model te veel leert van de specifieke trainingsdata. Het is ook nuttig om een monitoringsysteem op te zetten dat de prestaties van het model in de gaten houdt tijdens het trainen, zodat je tijdig kunt ingrijpen. Door deze strategie toe te passen, kun je ervoor zorgen dat je model niet alleen goed presteert op de trainingsdata, maar ook op nieuwe, ongeziene data.

Praktische Tips voor Handelen met Data van TIOmarkets.eu

Wanneer je modellen bouwt voor financiële markten, zoals die aangeboden via TIOmarkets.eu, is het extra belangrijk om overfitten te vermijden. De markten zijn dynamisch en veranderen continu, waardoor een te star model snel achterhaald raakt.

Hier zijn enkele tips om je modellen robuuster te maken:

Gebruik real-time data: Combineer historische data met actuele marktinformatie van TIOmarkets.eu om je model up-to-date te houden.
Test op verschillende marktomstandigheden: Zorg dat je model goed presteert tijdens zowel rustige als volatiele periodes.
Implementeer aanpassingsmechanismen: Laat je model regelmatig bijleren met nieuwe data, zodat het zich kan aanpassen aan veranderende trends.
Vermijd te veel vertrouwen op één dataset: Diversifieer je data om het risico op overfitten te verkleinen.

Waarom Overfitten Vermijden Essentieel is voor Succes

Overfitten kan leiden tot verkeerde conclusies en slechte beslissingen, vooral in de context van financiële markten. Een model dat niet generaliseert, kan je misleiden en je blootstellen aan onnodige risico’s.

Door bewust te zijn van overfitten en actief strategieën toe te passen om het te voorkomen, vergroot je de kans op betrouwbare en stabiele voorspellingen. Dit is cruciaal voor iedereen die serieus bezig is met data-analyse en trading via platforms als TIOmarkets.eu.

Samenvatting: De Belangrijkste Leerpunten

Overfitten betekent dat je model te nauw aansluit op de trainingsdata en slecht presteert op nieuwe data.
Het ontstaat door te complexe modellen, te weinig data, ruis en te lang trainen.
Signalen zijn onder andere grote verschillen tussen training en testprestaties.
Voorkom overfitten met meer data, eenvoudiger modellen, regularisatie, cross-validatie en vroegtijdig stoppen.
Gebruik actuele en diverse data van platforms zoals TIOmarkets.eu om je modellen robuust te maken.

Door deze inzichten toe te passen, bouw je modellen die niet alleen goed presteren op papier, maar ook in de praktijk waardevol zijn.

Risicowaarschuwing: CFD's zijn complexe instrumenten en brengen een hoog risico met zich mee dat u snel geld verliest te benutten. 35,45% van de rekeningen van particuliere beleggers verliest geld bij het handelen in CFD's. U moet overwegen of u begrijpt hoe CFD's werken en of u dat kunt kunt u zich veroorloven het grote risico te lopen uw geld te verliezen.

image-0fde21980416f2a02082da833dede3691bcf3ec4-1024x1024-png

Jeroen van Dijk

Jeroen van Dijk is een ervaren marktanalist gespecialiseerd in forex, indices en grondstoffen. Met meer dan tien jaar ervaring in de financiële markten combineert hij fundamentele en technische analyse om complexe marktbewegingen begrijpelijk te maken voor traders van elk niveau.