Overfitting\'i Önlemek için Yöntemler

Overfitting, bir modelin eğitim verisine fazla uyum sağlaması ve genelleme yeteneğini kaybetmesidir. Bu durumu önlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

• Cross-validation: Veriyi farklı alt gruplara ayırarak modeli test etmek, aşırı uyumu engeller.
• Regularization: L1 veya L2 regularizasyon teknikleri kullanarak modelin karmaşıklığını azaltmak mümkündür.
• Early Stopping: Eğitim sırasında modelin performansı izlenip, doğrulama setindeki hata artışında durdurulabilir.
• Veri Setinin Genişletilmesi: Eğitim verisi artırılarak modelin genelleme yeteneği geliştirilebilir.
• Basitleştirilmiş Modeller: Daha az karmaşık model seçimi, aşırı uyumu azaltabilir.
• Aşırı Uyum Giderici Teknikler: Dropout gibi teknikler kullanarak modelin öğrenme sürecindeki aşırı bağımlılığı azaltmak mümkündür.

Bu yöntemler, modelin daha dengeli ve genelleyici bir şekilde çalışmasına katkı sağlar.