Overfitting Nedir ve Model Neden Ezber Yapar?
Bir makine öğrenmesi modelinin eğitim verisini ezberleyip yeni veride neden başarısız olabileceğini açıklıyoruz.
Hakan E. · · Akademi
Overfitting, modelin eğitim verisini gereğinden fazla öğrenip yeni verilerde kötü sonuç vermesidir. Eğitim başarısı çok yüksek görünür ama gerçek dünyadan yeni örnekler geldiğinde performans düşer.
Bunun nedeni modelin genel kuralları öğrenmek yerine eğitim verisindeki küçük ayrıntıları ve gürültüyü ezberlemesidir. Daha fazla ve çeşitli veri, regularization ve doğru model karmaşıklığı bu sorunu azaltabilir. Sınav sorularını ezberleyip soru sırası değişince şaşırmak gibi düşünün.