Aşırı öğrenme (overfitting) nedir, nasıl önlenir?

Aşırı Öğrenme (Overfitting) Nedir?

Aşırı öğrenme, bir makine öğrenimi modelinin, eğitim verisini çok iyi öğrenmesi ancak yeni verilerle kötü performans göstermesi durumudur. Model, eğitim verisindeki gürültü ve detayları öğrenerek genel kuralları tutturamaz.

Aşırı Öğrenmenin Belirtileri

• Eğitim verisinde yüksek doğruluk, test verisinde düşük doğruluk.
• Modelin karmaşıklığının artması.
• Veri setinin küçük veya dengesiz olması.

Aşırı Öğrenmenin Önlenmesi

Aşırı öğrenmeyi önlemek için çeşitli stratejiler uygulanabilir:

• Veri Arttırma: Eğitim verisinin sayısını artırarak modelin genelleştirme yeteneğini geliştirin.
• Basit Modeller: Daha az karmaşık modeller kullanarak aşırı öğrenme riskini azaltın.
• Regularizasyon: Model karmaşıklığını kontrol etmek için L1 veya L2 regularizasyon tekniklerini kullanın.
• Bölünmüş Veri Seti: Eğitim ve test verilerini uygun bir şekilde ayırarak modelin genel performansını değerlendirin.
• Erken Durdurma: Eğitim sürecinde modelin performansına göre durdurma yöntemi uygulayın.