Makine öğreniminde aşırı uyum

Makine Öğreniminde Aşırı Uyum, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerinde iyi performans gösterdiği ancak yeni verilere genelleme yapamadığı bir durumu tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Model çok karmaşık olduğunda ve her biri eğitim veri setine göre özel olarak ayarlanmış birçok parametreye sahip olduğunda ortaya çıkar. Aşırı uyum, model çok basit olduğunda ve verilerin yapısını yakalayamadığında da ortaya çıkabilir.

Genel olarak aşırı uyum, bir model çok karmaşık olduğunda ve eğitim verilerinde bulunan kalıpları veya gürültüyü tam olarak öğrendiğinde ortaya çıkar. Modelin örneklem dışı verilerdeki performansı üzerinde olumsuz bir etkisi vardır, çünkü sınırlı bir veri alt kümesi üzerinde eğitilmiştir ve modellerden genelleme yapmak yerine kalıpları ezberleme eğilimindedir.

Makine Öğrenimi modellerinde aşırı uyum genellikle faktörlerin bir kombinasyonundan kaynaklanır. Bunlar arasında veri eksikliği veya çok fazla veri, hedef davranışı açıklamak için gerekenden daha yüksek bir model karmaşıklığı veya gereksiz bilgi içeren çok fazla açıklayıcı değişken sayılabilir.

Aşırı uyumdan kaçınmak için eğitim verileri doğru seçilmeli ve uygun bir model oluşturulmalıdır. Genelleme doğruluğunu artırmak için yaygın olarak kullanılan teknikler arasında büzülme, alt küme seçimi ve parsimoni tabanlı teknikler gibi düzenli hale getirme yöntemleri yer alır. Ayrıca, modelin aşırı uyum sağlamadığından emin olmak için tahmin sonrası kontroller de yapılmalıdır. Son olarak, verilerin ve modelin yapısını aydınlatmaya yardımcı olmak için güçlü veri görselleştirme tekniklerinin kullanılması da aşırı uyum olasılığını azaltabilir.