Nədir artıq öyrənmə və onunla necə mübarizə aparmaq olar?

Overfitting (həddindən artıq uyğunlaşma) — maşın öyrənmə modelinin təlim məlumatlarına çox yaxşı uyğunlaşması, səs və təsadüfi dalğalanmaları daxil olmaqla, və yeni məlumatlara pis ümumiləşdirməsi vəziyyətidir.

Overfitting ilə mübarizə yolları:

• Daha çox məlumat istifadə edin.
• Tənzimləmə (L1, L2) — modelin mürəkkəbliyinə cəzalar əlavə etmək.
• Erkən dayandırma — təlimi dayandırmaq, validasiya keyfiyyəti pisləşməyə başlayanda.
• Kross-validasiya — ümumiləşdirmə qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün.
• Modelin mürəkkəbliyini azaltmaq — məsələn, parametr sayını azaltmaq.
• Məlumatların artırılması — əlavə təlim nümunələri yaratmaq.

Python-da sklearn istifadə edərək tənzimləmə nümunəsi:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # L2 tənzimləmə
model.fit(X_train, y_train)