Bir makine öğrenme modelinin beklenen genelleştirme hatası, performanslarını görünmez veriler üzerinde değerlendirmek için önemlidir. Modelin yeni veri puanlarını nasıl iyi tahmin ettiğini ve en iyi model yapılandırmasını seçmeye yardımcı olduğunu önlemler alır.

Generalization Hatası Nedir?

Genelleştirme hatası, eğitim verileri ve yeni, görünmeyen verilerdeki hata arasındaki farkdır. Modelin, eğitildiği verilerin ötesinde nasıl genelleştirilmesi gerektiğini gösterir.

Test edilen Genelleştirme Hatasını Hesaplamak Yöntemleri

Bazı yöntemler, çapraz-validasyon, bootstrapping ve teorik sınırlar dahil beklenen genelleme hatası tahmin etmek için mevcuttur. Her yaklaşım, veri kümesine ve model karmaşıklığına bağlı olarak avantajları ve sınırlamaları vardır.

Cross-Validation kullanarak

Cross-validasyon, verileri birden çok alt setlere bölmeyi, bazı alt setlerde modeli eğitmeyi ve diğerlerinde test etmeyi içerir. Tüm testlerdeki ortalama hata, modelin genelleştirme hatasının bir tahminini sağlar.

Teorik Sınırlarla Tahmin

VC teorisi veya Rademacher karmaşıklığından elde edilenler gibi teorik sınırlar, modelin kapasitesi ve eğitim verilerin büyüklüğüne dayanan tahminler sağlayabilir. Bu sınırlar beklentileri kılavuzabilir, ancak muhafazakar olabilir.

  • Cross-validation
  • Bottrapping
  • Teorik sınırlar
  • Holdout method method