aşırı giydirme ne demek?

Aşırı giydirme (overfitting), makine öğrenmesi modellerinin eğitim verilerine çok fazla uyum sağlaması durumudur. Bu durumda model, eğitim verilerindeki gürültüyü ve rastlantısal varyasyonları da öğrenir ve bu da modelin yeni, görünmeyen verilere genelleme yeteneğini azaltır.

Temel Özellikleri:

• Yüksek Doğruluk (Eğitim Verisinde): Model, eğitim verilerinde neredeyse mükemmel sonuçlar verir.
• Düşük Doğruluk (Test Verisinde): Model, yeni ve daha önce görmediği verilerde başarısız olur.
• Karmaşık Modeller: Aşırı giydirme genellikle çok fazla parametreye sahip veya çok karmaşık algoritmalar kullanıldığında ortaya çıkar.
• Gürültü Duyarlılığı: Model, eğitim verilerindeki gürültü ve aykırı değerlere karşı aşırı duyarlıdır.

Nedenleri:

• Yetersiz Veri: Modelin eğitileceği yeterli veri olmaması.
• Karmaşık Modeller: Modelin aşırı karmaşık olması ve çok fazla parametreye sahip olması.
• Aşırı Eğitim: Modelin eğitim verileri üzerinde çok uzun süre eğitilmesi.

Nasıl Önlenir?

• Daha Fazla Veri: Daha fazla ve çeşitli veri toplamak.
• Model Basitleştirme: Daha basit modeller kullanmak (örneğin, daha az katmanlı derin öğrenme modelleri).
• Düzenlileştirme (Regularization): Düzenlileştirme teknikleri (L1, L2 regularization) kullanmak.
• Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modeli değerlendirmek ve aşırı giydirmeyi tespit etmek için çapraz doğrulama kullanmak.
• Erken Durdurma (Early Stopping): Modelin performansını sürekli olarak izlemek ve aşırı giydirme belirtileri ortaya çıktığında eğitimi durdurmak.
• Özellik Seçimi (Feature Selection): Model için en önemli özellikleri seçmek ve gereksiz özellikleri çıkarmak.