Makine ogrenmesi yanllk nedir?
Makine ogrenmesinde yanllk, ogrenme algoritmalarnn ogrenme cktsnn dogruluk orann dusuren bir seydir. Yanllk, yanl algoritmalara maruz kalan verilerin kullanlarak elde edilen cktnn arzulanan cktdan farkl olmasyla ortaya ckar.
Yanllgn Kaynaklar
Makine ogrenmesindeki yanllk, cesitli kaynaklardan gelir. Birincisi, kullanlan veri kumesinin yanl olmasdr. Bu durum, ornekleme hatasndan kaynaklanr ve veri kumesinin ozelliklerinden kaynaklanr. Veri kumesi ornekleme hatas, algoritmann cktsnn dogruluk orann dusuren bir durumdur. Ornegin, kullanlan veri kumesi cok kucuk olabilir, bu da algoritmann genelleme yetenegini kstlayabilir.
Ikincisi, kullanlan algoritmann yetersizligidir. Baz makine ogrenme algoritmalar, ozellikleri ogrenmek icin gerekli olan yeterli zaman alamaz ve ozellikleri tam olarak ogrenemez. Algoritma, istenen dogruluk orann saglayamayabilir.
Ucuncusu, kullanlan algoritmann parametrelerinin yanl olmasdr. Algoritmann cktsn etkileyen parametreler, hatal ayarlanabilir. Bu durum, cktnn dogruluk orann olumsuz yonde etkileyebilir.
Yanllgn Onlenmesi
Makine ogrenmesindeki yanllg onlemek icin cesitli yontemler vardr. Birincisi, veri kumesinin yeterli buyuklukte olmasdr. Veri kumesi, algoritmalarn yeterli ozellikleri ogrenmesini saglamak icin yeterli miktarda veri icermelidir. Ikincisi, algoritmann yeterli olmasdr. Algoritma, ozellikleri ogrenmek icin yeterli zaman almal ve etkili bir sekilde ogrenmelidir. Ucuncusu, algoritmann parametrelerinin yeterli ayarlanmasdr. Parametreler, veri kumesinin ozelliklerine gore ayarlanmaldr.
Makine ogrenmesinde yanllk, ogrenme algoritmalarnn cktsnn dogruluk orann dusuren bir durumdur.
Makine ogrenmesinde yanllk, ogrenme algoritmalarnn ogrenme cktsnn dogruluk orann dusuren bir seydir. Yanllk, yanl algoritmalara maruz kalan verilerin kullanlarak elde edilen cktnn arzulanan cktdan farkl olmasyla ortaya ckar.
Yanllgn Kaynaklar
Makine ogrenmesindeki yanllk, cesitli kaynaklardan gelir. Birincisi, kullanlan veri kumesinin yanl olmasdr. Bu durum, ornekleme hatasndan kaynaklanr ve veri kumesinin ozelliklerinden kaynaklanr. Veri kumesi ornekleme hatas, algoritmann cktsnn dogruluk orann dusuren bir durumdur. Ornegin, kullanlan veri kumesi cok kucuk olabilir, bu da algoritmann genelleme yetenegini kstlayabilir.
Ikincisi, kullanlan algoritmann yetersizligidir. Baz makine ogrenme algoritmalar, ozellikleri ogrenmek icin gerekli olan yeterli zaman alamaz ve ozellikleri tam olarak ogrenemez. Algoritma, istenen dogruluk orann saglayamayabilir.
Ucuncusu, kullanlan algoritmann parametrelerinin yanl olmasdr. Algoritmann cktsn etkileyen parametreler, hatal ayarlanabilir. Bu durum, cktnn dogruluk orann olumsuz yonde etkileyebilir.
Yanllgn Onlenmesi
Makine ogrenmesindeki yanllg onlemek icin cesitli yontemler vardr. Birincisi, veri kumesinin yeterli buyuklukte olmasdr. Veri kumesi, algoritmalarn yeterli ozellikleri ogrenmesini saglamak icin yeterli miktarda veri icermelidir. Ikincisi, algoritmann yeterli olmasdr. Algoritma, ozellikleri ogrenmek icin yeterli zaman almal ve etkili bir sekilde ogrenmelidir. Ucuncusu, algoritmann parametrelerinin yeterli ayarlanmasdr. Parametreler, veri kumesinin ozelliklerine gore ayarlanmaldr.
Makine ogrenmesinde yanllk, ogrenme algoritmalarnn cktsnn dogruluk orann dusuren bir durumdur.