Machine learning modellerinde overfitting’i nasıl önleyebiliriz?

Overfitting'i Önleme Yöntemleri

Overfitting, modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlaması durumudur ve genel performansı düşürebilir. Aşağıda, overfitting'i önlemek için uygulanabilecek bazı yöntemler yer almaktadır:

• Veri Artırma: Daha fazla veri toplamak veya mevcut veriyi çeşitlendirerek (dönüştürme, gürültü ekleme) artırmak.
• Model Karmaşıklığını Azaltma: Daha basit bir model seçmek veya karmaşık model parametrelerini azaltmak.
• Regularizasyon: L1 veya L2 regularizasyon teknikleri kullanarak modelin karmaşıklığını sınırlamak.
• Cross-Validation: Modelin genel performansını değerlendirmek için veriyi farklı parçalara ayırarak eğitim ve test setleri oluşturmak.
• Ağırlaştırıcılar Kullanma: Dropout gibi ağırlıkların rastgele olarak sıfırlanmasını sağlayarak modelin aşırı uyum sağlamasını önlemek.
• Erken Durdurma: Eğitim sırasında modelin doğrulama kaybının artmaya başladığı noktada eğitimi durdurmak.

Bu yöntemlerin bir veya birkaçını bir arada kullanarak overfitting riskini azaltmak mümkündür.