Machine learning modellerinde ensemble yöntemleri overfittingi azaltabilir mi?

Ensemble Yöntemleri ve Overfitting

Ensemble yöntemleri, birden fazla makine öğrenimi modelinin bir araya getirilerek daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlar. Bu yöntemler, overfitting riskini azaltmaya yardımcı olabilir.

Nasıl Etki Eder?

• Model Çeşitliliği: Farklı modellerin bir araya getirilmesi, her bir modelin bireysel hatalarını dengeleyebilir.
• Öğrenme Güçlendirmesi: Zayıf modellerin bir araya gelerek güçlü bir model oluşturması, genel hatayı azaltır.
• Veri Rastgeleliği: Bagging gibi yöntemler, eğitim verisini rastgele alt kümelere ayırarak overfitting\'i engeller.

Sonuç olarak, ensemble yöntemleri, makine öğrenimi modellerinin performansını artırırken overfitting\'i azaltma potansiyeline sahiptir.