 Makine öğreniminde fazla uydurmayı önleme tekniklerini açıklama
Makine öğreniminde fazla uydurmayı önleme teknikleri arasında düzenlileştirme, veri artırma, erken durdurma, birleştirme ve çeşitli hiperparametrelerin test edilmesi yer alır. Düzenlileştirme, modelin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir, veri artırma ise aşırı uydurmayı azaltmak için mevcut verileri bozarak yeni veriler üretmeyi içerir. Erken durdurma ve birleştirme, sırasıyla belirli kriterlere göre en iyi modelin seçilmesini veya farklı modellerin birleştirilmesini içerir. Son olarak, çeşitli hiperparametrelerin test edilmesi, en iyi sonuçları sağlamak için bir model için ideal hiperparametreleri seçme sürecidir.