Yetersiz Uyum

Yetersiz uyum, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimlerinde, altta yatan verileri doğru bir şekilde yansıtamayacak kadar basit bir modeli tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Makine öğreniminde, yetersiz uyum sağlayan bir model, yetersiz tahmin doğruluğuna sahip olan ve verilerdeki kalıpları doğru bir şekilde tanımlayamayan bir modeldir.

Yetersiz uyum hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmede yaygın bir sorundur. Denetimli öğrenmede, bir model eğitim verilerine dayanarak doğru tahmin yapmak için çok az özellik kullandığında yetersiz uyum oluşur. Sonuç, hem eğitim verileri hem de yeni veriler üzerinde zayıf tahmin doğruluğuna sahip bir modeldir. Buna karşılık, tam tersi bir sorun olan aşırı açıklama, bir model verileri açıklamak için çok fazla özellik kullandığında ortaya çıkar.

Denetimsiz öğrenmede, bir model verilerin altında yatan yapıyı tanımlayamadığında yetersiz uyum ortaya çıkar. Bu durum, model çok basit olduğunda, çok az parametreye sahip olduğunda ya da verilere uygun şekilde uyum sağlamak için gerekli veri noktalarını oluşturamadığında meydana gelebilir.

Yetersiz uyum, çok az veri, çok az özellik, çok basit bir model veya çok az parametrenin bir sonucu olarak ortaya çıkar. Zayıf tahmin doğruluğu ile sonuçlanabileceğinden, tahmine dayalı bir model oluştururken yetersiz uyumu önlemek önemlidir. Yetersiz uyumu önlemenin en iyi yolu, verilerdeki örüntüleri doğru bir şekilde algılayabilen ve doğru tahminler yapmak için yeterli özelliklere sahip bir model kullanmaktır. Bu, daha fazla değişken, daha fazla veri noktası, modelde ek katmanlar veya daha karmaşık bir model mimarisi kullanılarak yapılabilir. Ek olarak, düzenli hale getirme teknikleri de yetersiz uyumun etkisini azaltmaya yardımcı olabilir.