Overfitting and underfitting nedir? Eğitim sürecimizi tamamladıktan sonra bazı analizler yapmamız ve gerçekleştirdiğimiz analiz doğrultusunda karşılaştığımız sorunlara çözümler bulmamız gerekir. Modelimiz istenilen başarıyı göstermiyorsa sorun ya aşırı uyumdur ya da yetersiz uyumdur. Overfitting hangi durumlarda gerçekleşir? Bu genellikle model çok karmaşık olduğunda (yani gözlem sayısına kıyasla çok fazla özellik/değişken olduğunda) olur. Bu model eğitim verilerinde çok yüksek tahmin doğruluğuna sahip olacaktır, ancak eğitilmemiş veya yeni verilerde muhtemelen çok doğru tahminde bulunmayacaktır. Overfitting nedir yapay zeka? Aşırı uyum, makine öğreniminde istenmeyen bir davranıştır ve makine öğrenimi modelinin eğitim verileri üzerinde doğru tahminler üretmesi ancak yeni veriler üzerinde doğru tahminler üretmede başarısız…
Yorum Bırak