Modelin aşağı öyrədildiyini və ya çox öyrədildiyini necə başa düşmək olar?

Modelin düzgün öyrədilməməsi və ya çox öyrədilməsi vəziyyətini anlamaq üçün, öyrənmə və təsdiqləmə dəstlərindəki səhv davranışı analiz edilir:

• Düzgün öyrədilmə (underfitting): model həm öyrənmə, həm də test dəstlərində pis işləyir — səhv hər yerdə yüksəkdir. Bu, modelin çox sadə olduğunu və nümunələri tutmadığını göstərir.

• Çox öyrədilmə (overfitting): model öyrənmə dəstində çox aşağı səhv göstərir, amma testdə yüksək səhv. Model öyrənmə məlumatlarını, o cümlədən səs-küyü, çox yaxşı yadda saxlayıb və ümumiləşdirməyi zəif edir.

Diaqnoz üçün, adətən, modelin mürəkkəbliyi və ya öyrənmə epoxalarının sayı ilə bağlı səhv qrafiki qurulur. İdeal model hər iki dəst üçün aşağı səhvə malikdir.

Nümunə:

Model	Öyrənmə səhvi	Test səhvi	Nəticə
Sadə	Yüksək	Yüksək	Düzgün öyrədilmə
Çox mürəkkəb	Aşağı	Yüksək	Çox öyrənmə
Optimal	Aşağı	Aşağı	Yaxşı model

Çox öyrənməni qarşısını almaq üçün, tənzimləmə, daha çox məlumat toplama, modeli sadələşdirmə və ya erkən dayandırma metodları tətbiq edilir.