Overfitting, bir modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlaması ve dolayısıyla yeni, daha önce görülmemiş veriler üzerinde düşük performans sergilemesi durumudur. Bu problem, modelin eğitim verisinin rastgele gürültüsünü öğrenmesi ve bu nedenle genelleme yapamamasıyla ortaya çıkar. Eğitim verisine çok yakın bir uyum içinde olan model, test verisi üzerinde zayıf bir performans gösterir. Bu, modelin eğitim verisindeki belirli örüntüleri aşırı derecede öğrenmesi ve daha geniş bir veri seti üzerinde genelleme yapamaması anlamına gelir.
Overfitting’in Sebepleri
Overfitting, birkaç faktör nedeniyle meydana gelebilir:
Karmaşık Modeller: Çok fazla parametreye sahip, karmaşık modeller eğitim verisinin her ayrıntısını öğrenmeye çalışarak aşırı uyum sağlar.
Yetersiz Veri: Küçük veri setleri, modelin yalnızca o veri setine özgü özellikleri öğrenmesine yol açar.
Veri Gürültüsü: Eğitim verisindeki hatalar veya rastgele değişiklikler modelin yanlış öğrenmesine sebep olabilir.
Düzenleme Eksiklikleri: Modelin gereksiz parametreler öğrenmesi ve aşırı uyum sağlaması düzenleme eksikliklerinden kaynaklanabilir.
Overfitting’in Belirtileri
Overfitting’in en önemli belirtisi, modelin eğitim verisi üzerinde yüksek doğrulukla çalışırken, test verisi üzerinde zayıf bir performans sergilemesidir. Eğitim verisindeki hata oranları çok düşükse, modelin eğitim verisinin her detayına uyum sağladığı düşünülmelidir. Bu durum, modelin yalnızca eğitim verisindeki örüntüleri ezbere bildiğini, yeni verilerle genelleme yapamadığını gösterir.
【1】 Aşırı Uyum Sağlama
Overfitting ile Mücadele Yöntemleri
Overfitting ile başa çıkmak için çeşitli stratejiler vardır:
Veri Artırma: Modelin daha fazla veriye maruz kalması, genelleme yapma yeteneğini artırır.
Basit Modeller: Daha az parametreye sahip daha basit modeller, aşırı uyumu önler ve genelleme kapasitesini artırır.
Erken Durdurma: Eğitim sırasında modelin doğruluğu azalmaya başladığında, eğitim süreci erken durdurulabilir. Bu, aşırı uyumun engellenmesine yardımcı olur.
Düzenleme Teknikleri: L1 ve L2 düzenlemeleri gibi teknikler, modelin gereksiz parametreler öğrenmesini engeller ve aşırı uyumu azaltır.
