In HR zien we steeds vaker dat voorspellende data wordt ingezet om beslissingen te ondersteunen. Predictive modellen kunnen met steeds meer zekerheid voorspellen wie waarschijnlijk zal vertrekken, welke kandidaten het beste passen of welke teams extra ondersteuning nodig hebben. Veelbelovend, mits je de valkuil van overfitting niet over het hoofd ziet.
Overfitting gebeurt wanneer een model zo complex wordt dat het het verleden te perfect nabootst. Het leert alle toevalligheden en ruis mee. Daardoor presteert het slecht op nieuwe, echte situaties. Het model lijkt dan perfect op historische data, maar leidt in de praktijk vaak tot verkeerde voorspellingen.
Een voorbeeld: een model voorspelt perfect welke kandidaten vorig jaar succesvol waren. Managers sturen daarom alleen op die eigenschappen, zoals dezelfde opleidingsachtergrond, werkervaring in een specifieke branche en een vergelijkbare leeftijdsgroep. Omdat de arbeidsmarkt dit jaar anders is en de organisatie nu andere vaardigheden nodig heeft, worden sterke kandidaten die niet precies aan dat profiel voldoen onbewust over het hoofd gezien. Het model leert patronen van gisteren, niet van morgen.
Overfitting is een bekend probleem in statistiek en machine learning, maar het is vooral een kwestie van voorzichtig interpreteren. Daarnaast zijn complexe modellen zijn niet automatisch beter. Vaak werken eenvoudigere modellen die focussen op de belangrijkste, betrouwbare factoren net zo goed. Bijkomend voordeel is dat ze makkelijker te begrijpen en uit te leggen zijn.
Bij People & Business Analytics geloven we dat predictive modellen een hulpmiddel zijn, geen vervanging voor kritisch denken. Data helpt trends te herkennen, risico’s in kaart te brengen en beslissingen te onderbouwen, maar altijd met context en menselijke interpretatie. Wij adviseren: combineer modellen met ervaring, kennis van de organisatie en een kritische blik. Zo blijft voorspellen realistisch en nuttig.