• Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Underfitting, bir makine öğrenimi modelinin verilerdeki temel örüntüleri yakalamak için çok basit olması ve bu nedenle hem eğitim hem de test verilerinde kötü performans göstermesi durumudur 123.
    Underfitting durumunda, model istenilen dışında çıktılar veren başka bir kural kullanabilir 1.
    Underfitting'in bazı nedenleri:
    • Modelin yeterince esnek olmaması 13. Model, verileri yeterince öğrenemeyecek kadar basit olabilir 13.
    • Yetersiz veri 3. Modelin daha iyi performans gösterebilmesi için daha fazla veri gerekebilir 3.
    Underfitting sorununu çözmek için modelin kapasitesi artırılabilir 3. Bu, modelin yapısında değişikliklere giderek, örneğin katmanlardaki nöron veya katman sayısını artırarak sağlanabilir 3. Ancak, model kapasitesi abartılırsa aşırı öğrenme (overfitting) sorunu ortaya çıkabilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Overfitting ve underfitting nasıl düzeltilir?

    Overfitting (aşırı öğrenme) sorununu çözmek için şu yöntemler kullanılabilir: Modelin karmaşıklığını azaltmak: Eğitim süresi veya iterasyon süresi gibi model karmaşıklığını artıran faktörleri azaltmak. Regularizasyon uygulamak: L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regularizasyonu gibi tekniklerle modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Data augmentation (veri çoğaltma) yapmak: Veri setini genişleterek modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlamak. Erken durdurma (early stopping) uygulamak: Test hatası artmaya başladığı anda eğitim sürecini durdurarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Çapraz doğrulama (cross-validation) yapmak: Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçmek. Underfitting (az öğrenme) sorununu çözmek için ise: Modelin kapasitesini artırmak: Katmanlardaki nöron sayılarını veya katman sayısını artırarak modelin eğitim verilerini daha iyi öğrenmesini sağlamak. Daha fazla veri kullanmak: Örnek sayısını artırarak hedef ile özellikler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak. Gürültülü verileri azaltmak: Verileri temizleyerek öğrenme güçlüğünü azaltmak.