• Buradasın

    Overfitting ve underfitting nasıl düzeltilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Overfitting ve underfitting sorunlarını düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:
    Overfitting (Aşırı Öğrenme) Düzeltme Yöntemleri:
    1. Regularizasyon: Modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önler 13. L1 ve L2 regularizasyonu gibi teknikler kullanılabilir 3.
    2. Erken Durdurma (Early Stopping): Eğitim sürecini, test hatası artmaya başladığı anda durdurarak aşırı öğrenmeyi önler 13.
    3. Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçer 13.
    4. Veri Artırımı (Data Augmentation): Mevcut verilere rastgele dönüşümler uygulayarak veri setini genişletir ve modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlar 13.
    5. Batch Normalizasyon: Modelin giriş verilerini normalize ederek iç kovaryant kaymasını azaltır 1.
    Underfitting (Yetersiz Öğrenme) Düzeltme Yöntemleri:
    1. Model Karmaşıklığını Artırma: Daha fazla katman veya ağaç ekleyerek modelin daha karmaşık verileri öğrenmesini sağlar 24.
    2. Özellik Mühendisliği: Yeni özellikler yaratarak veya mevcut özellikleri dönüştürerek modelin veri içindeki gizli kalıpları keşfetmesini sağlar 24.
    3. Daha Fazla Eğitim Verisi: Eğitim veri setini genişleterek modelin daha iyi genelleme yapmasını sağlar 4.
    4. Hiperparametre Ayarı: Öğrenme hızı veya düzenlilik gibi parametreleri ayarlayarak model performansını iyileştirir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. linkedin.com
        1
      2. keylabs.ai
        2
      3. miuul.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. deepgram.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Underfitting nedir?

    Underfitting — makine öğrenimi modelinde, verilerdeki temel kalıpları ve ilişkileri yeterince yakalayamayacak kadar basit olması durumudur. Bu durumda model, hem eğitim verilerinde hem de yeni, görünmeyen verilerde kötü performans gösterir. Underfitting'in bazı nedenleri: Aşırı basit model mimarisi. Yetersiz eğitim süresi veya veri hacmi. Etiketlenmiş veri eksikliği. Suboptimal hiperparametreler. Underfitting'in belirtileri: yüksek eğitim hatası, eğitim ve test verilerinde benzer hata, aşırı basit tahminler, düşük doğruluk, yüksek hata oranları ve diğer kötü performans göstergeleri.
    5 kaynak