Modelinizin Overfitting olduğunu nasıl anlarsınız?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

Aşırı uyum gösterme olduğunda şüpheli model eğitimde kullanılan verilere göre doğruluk oranı yüksektir. model ancak yeni verilerle önemli ölçüde düşer. etkili bir şekilde model bilir eğitim verileri iyi ama genelleme yapmıyor. Bu model tahmin gibi amaçlar için işe yaramaz.

Ayrıca, modelin Aşırı Uydurma olması durumunda ne yapacağınızı da bilin.

Aşırı takmayla başa çıkmak

1. Katmanları kaldırarak veya gizli katmanlardaki öğelerin sayısını azaltarak ağın kapasitesini azaltın.
2. Büyük ağırlıklar için kayıp işlevine bir maliyet eklemeye yarayan düzenlileştirmeyi uygulayın.
3. Belirli özellikleri sıfıra ayarlayarak rastgele kaldıracak olan Bırakma katmanlarını kullanın.

Ayrıca karar ağacında fazla uydurmanın ne olduğu da sorulabilir. Aşırı uyum gösterme öğrenme sisteminin verilen eğitim verisine çok sıkı bir şekilde uyması ve eğitilmemiş verinin çıktılarının tahmin edilmesinin yanlış olması olgusudur. İçinde Karar ağaçları , aşırı uyum gösterme olduğunda oluşur ağaç eğitim veri setindeki tüm örneklere mükemmel şekilde uyacak şekilde tasarlanmıştır.

Ek olarak, modelin Aşırı Takılmasına ne sebep olur?

Aşırı uyum gösterme ne zaman olur model eğitim verisindeki detayı ve gürültüyü eğitimin performansını olumsuz etkileyecek ölçüde öğrenir. model yeni verilerde. Bu, eğitim verilerindeki gürültü veya rastgele dalgalanmaların algılandığı ve kavram olarak öğrenildiği anlamına gelir. model.

Underfitting'i nasıl anlarım?

Bir model, modellemeye çalıştığı veriler açısından çok basit olduğunda sığar. Bir tespit etmenin yolu böyle bir durum, şu şekilde temsil edilebilen önyargı-varyans yaklaşımını kullanmaktır: Yüksek bir önyargınız olduğunda modeliniz yetersizdir.