Machine Learning Algoritmalarında Overfitting Nasıl Önlenir?

Overfitting, bir modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlaması durumudur. Bu, modelin gelecekteki verilerde düşük performans göstermesine yol açar. Aşağıda overfitting'i önlemek için bazı yöntemler yer almaktadır:

• Veri Çeşitliliğini Arttırma: Eğitim setini genişletmek ve çeşitlendirmek, modelin genelleme yeteneğini artırır.
• Düzenleme (Regularization): L1 veya L2 düzenleme kullanarak model karmaşıklığını azaltabilirsiniz.
• Model Basitleştirme: Daha basit bir model seçerek aşırı uyumu engelleyebilirsiniz.
• Erken Durdurma (Early Stopping): Eğitim sürecini, doğrulama setindeki hata artmadan önce durdurarak kontrol edebilirsiniz.
• Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modeli farklı veri setleri üzerinde test ederek genel performansı değerlendirin.
• Dropout (Derin Öğrenmede): Sinir ağlarında dropout kullanarak bazı nöronların rasgele kapatılması sağlanır.

Bu yöntemler, modelin genel performansını artırarak overfitting riskini azaltmaya yardımcı olur.