Machine learning modellerinin eğitiminde overfitting nasıl önlenir?

Overfitting'i Önlemenin Yolları

Overfitting, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerine aşırı uyum sağlamasıdır. Bu, modelin yeni verilerle kötü performans göstermesine neden olur. Overfitting'i önlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

• Veri Setini Artırma: Eğitim verisi miktarını artırmak, modelin genelleme yeteneğini geliştirir.
• Regularizasyon: L1 veya L2 regularizasyon teknikleri kullanarak modelin karmaşıklığını azaltabilirsiniz.
• Erken Durdurma: Model eğitimi sırasında doğrulama hatasını izleyin ve en düşük doğrulama hatasında eğitimi durdurun.
• Cross-Validation: K-fold cross-validation ile modelin performansını farklı veri dilimlerinde değerlendirin.
• Model Seçimi: Daha basit modeller kullanarak overfitting riskini azaltabilirsiniz.
• Dropout Kullanımı: Sinir ağlarında dropout ile bağlantıları rastgele devre dışı bırakmak modelin genelleme yeteneğini artırır.

Bu yöntemler, modelin daha güvenilir bir şekilde genellemesini sağlamaya yardımcı olur.