İçindekiler:
Tanımı - Aşırı sığdırma ne demektir?
İstatistiklerde ve makine öğreniminde, bir model çok gürültülü verilerdeki bir eğilimi tahmin etmeye çalıştığında aşırı sığdırma meydana gelir. Aşırı takma, çok fazla parametreye sahip aşırı karmaşık bir modelin sonucudur. Aşırı yüklenmiş bir model yanlıştır, çünkü eğilim verilerin gerçekliğini yansıtmaz.
Techopedia, Aşırı Donatmayı açıklıyor
Aşırı donanımlı bir model, görünmeyen verileri doğru bir şekilde tahmin etmek yerine, eğitildiği verilerdeki hataları yansıtan bir trend çizgisine sahip bir modeldir. Bu, veri noktaları grafiği ve trend çizgisi ile görsel olarak daha iyi görülür. Aşırı yerleştirilmiş bir model, daha yüksek ve daha düşük noktalara sahip bir eğriyi gösterirken, düzgün takılmış bir model pürüzsüz bir eğri veya doğrusal bir regresyon gösterir.
Aşırı sığdırma ile ilgili temel sorun, modelin görünmeyen veri noktalarının nasıl olacağını tahmin etmeye çalışmak yerine mevcut veri noktalarını etkili bir şekilde ezberlemesidir.
Aşırı takma tipik olarak aşırı sayıda eğitim noktasından kaynaklanır. Makine öğrenimi araştırmacılarının, çapraz doğrulama, düzenlileştirme, erken durdurma, budama, Bayesian öncelikleri, bırakma ve model karşılaştırması dahil olmak üzere aşırı takmayı azaltmak için kullanabileceği bir takım teknikler vardır.
