Aşırı uyma

İstatistikte, aşırı uyma, üretilen bir analizin belirli bir veri kümesine aşırı oranda uyum göstermesi, dolayısıyla bu veri kümesinde yer almayan yeni verilere uyum sağlayamaması problemidir.[1] Aşırı uyan bir modelde verinin gerektirdiğinden daha fazla parametre vardır.[2] Bunun temel sebebi, verinin elde edilişinde ortaya çıkan sapmaları (gürültü) da kapsayacak bir analiz yapılmış olmasıdır.[3]

Yeşil çizgi aşırı uyan bir modeli, siyah çizgi iyi uyan bir modeli göstermektedir. Yeşil çizgi eğitim kümesine daha çok uymasına rağmen yeni karşılaşılan verilere uyum sağlamakta zorlanacaktır.

Ayrıca bakınız

Kaynakça

Alpaydın, Ethem (2009). Introduction to Machine Learning (2 bas.). MIT press. s. 39.
Everitt B.S., Skrondal A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press.
Burnham, K. P.; Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference (2nd bas.). Springer-Verlag.

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[alpaydin-1] Alpaydın, Ethem (2009). Introduction to Machine Learning (2 bas.). MIT press. s. 39.

[CDS-2] Everitt B.S., Skrondal A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press.

[BA2002-3] Burnham, K. P.; Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference (2nd bas.). Springer-Verlag.