Düzenlileştirme

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

Düzenlileştirme, genel makine öğreniminde kritik bir kavramdır ve eğitim hatını önemli ölçüde artırmadan genelleştirme hatasını azaltmayı amaçlar. Modelin veriye çok fazla uyum sağlamasını (ezberlemesini) engelleyerek, modelin yeni, görülmemiş veriler üzerinde daha iyi performans göstermesini sağlar. L1, L2 cezası, Dropout gibi yöntemler bu sürece dahildir.

Summary

Kayıp fonksiyonuna ceza terimleri ekleyerek veya model karmaşıklığını kısıtlayarak aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için eğitim sırasında kullanılan teknikler bütünü.

Key Concepts

  • Aşırı öğrenme (Overfitting)
  • Yanlılık-varyans ödünleşimi
  • L1/L2 cezası
  • Dropout

Use Cases

  • Derin sinir ağlarının eğitimi
  • Doğrusal regresyon modelleri
  • Küçük veri kümelerinde ezberlemeyi önleme

Code Example

1
2

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)

Related