Machine learning modellerinin eğitim sürecinde overfittingi önlemek için hangi teknikleri kullanabiliriz?

Overfitting'i Önleme Teknikleri

Overfitting, makine öğrenimi modellerinin eğitim verisine aşırı uyum sağlaması durumudur. Bu durumu önlemek için aşağıdaki teknikler kullanılabilir:

• Veri Çoğaltma: Eğitim veri setini genişletmek için veri artırma teknikleri uygula.
• Regularizasyon: L1 (Lasso) veya L2 (Ridge) regularizasyon yöntemleri kullanarak modelin karmaşıklığını azalt.
• Erken Durdurma: Modelin doğrulama setindeki performansının kötüleşmeye başladığı anda eğitimi durdur.
• Model Basitleştirme: Daha az parametreye sahip, basit modelleri tercih et.
• Kıdemli Kontrol: Farklı hiperparametrelerle denemeler yaparak en iyi performansı veren parametreleri seç.
• Dropout: Sinir ağları için, eğitimin belirli katmanlarından rastgele nöronları çıkartarak öğrenmeyi zenginleştir.
• Kümeleme Yöntemleri: Ensembel öğrenme teknikleri kullanarak birden fazla modelin sonuçlarını birleştir.

Bu teknikler, modelin genelleme yeteneğini artırarak overfitting riskini azaltır.