• Buradasın

    Underfitting nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Underfitting — makine öğrenimi modelinde, verilerdeki temel kalıpları ve ilişkileri yeterince yakalayamayacak kadar basit olması durumudur 14.
    Bu durumda model, hem eğitim verilerinde hem de yeni, görünmeyen verilerde kötü performans gösterir 4.
    Underfitting'in bazı nedenleri:
    • Aşırı basit model mimarisi 14. Model, görevin karmaşıklığını karşılayacak kadar kapasiteye sahip değildir 1.
    • Yetersiz eğitim süresi veya veri hacmi 14. Model, veri kümesindeki anlamlı kalıpları öğrenmek için yeterli zaman veya veri ile eğitilmemiştir 1.
    • Etiketlenmiş veri eksikliği 1. Doğru çıktı değerleriyle eşleştirilmiş girişler, modelin doğru ilişkileri öğrenmesini ve güvenilir tahminler yapmasını engeller 1.
    • Suboptimal hiperparametreler 1. Modelin öğrenme sürecini yönlendiren yapılandırma ayarlarının yanlış ayarlanması, modelin öğrenme yeteneğini kısıtlar 1.
    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 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ai21.com
        1
      2. builtin.com
        2
      3. deepgram.com
        3
      4. promptlayer.com
        4
      5. wallstreetmojo.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Overfitting ve underfitting nasıl düzeltilir?

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