Ünite 02 / 02

Genelleme

Modelin görmediği veride ne yapacağının ölçülmesi ve bu ölçünün nasıl bozulduğu: eğitim, doğrulama ve sınama kümelerinin ayrım gerekçesi ile sınama kümesine kaç kez bakılabileceği, kapasite arttıkça eğitim ve ayrılmış küme sayılarının ayrıştığı nokta, aynı yordamın farklı eğitim örneklemlerinde ne kadar oynadığı, ceza katsayısı artarken iki sayının ters yönde hareket etmesi ve en iyi noktanın doğrulama kümesinden okunması, dört sızıntı türünün ayrılmış küme sayısını ne kadar şişirdiği.

Yayın 7 Ağustos 2026 Güncelleme 7 Ekim 2026

Dersler

01 Eğitim, Doğrulama ve Sınama Kümeleri Aynı modelin gördüğü ve görmediği veride iki ayrı sayı verdiğinin ölçülmesi: 1.260 abone 756/252/252 olarak bölünür, derinlik 6 karar ağacı eğitimde 0,8466, doğrulamada 0,7897, sınamada 0,7778 doğruluk verir ve taban çizgisi de üç kümede 0,7778, 0,8135, 0,7579 olarak üç ayrı sayıdır. Aynı yordamdan üretilmiş 48 aday arasından seçim yapıldıkça seçim kümesindeki sayı ile bakılmamış kümedeki sayı arasındaki fark 0,0211'den 0,0411'e çıkar. Zaman sıralı bölmede sınama doğruluğu 0,6865'e düşer ama tabanın üstündeki fark 0,0198'den 0,0397'ye çıkar. 11 dk okuma
02 Aşırı ve Eksik Uyum Kapasite adım adım artırılırken eğitim ve ayrılmış küme sayılarının ayrışmasının ölçülmesi: karar ağacının derinliği 1'den 14'e çıkarken eğitim doğruluğu 0,7778'den 0,9352'ye yükselir, ayrılmış küme doğruluğu 0,8214'te tepe yapıp 0,7302'ye iner ve iki sayı arasındaki fark -0,0357'den +0,2050'ye açılır. On bir kapasitenin yalnız dördü ayrılmış kümede 0,8135'lik tabanı tutturabiliyor. Eğitim kümesi 100'den 756 satıra çıkarıldığında fark 0,2219'dan 0,1680'e iner, yaprak alt sınırı 2'den 80'e çıkarıldığında 0,1680'den -0,0198'e iner ve model tam olarak taban çizgisine dönüşür. 11 dk okuma
03 Yanlılık–Değişkenlik Dengesi Ayrılmış kümedeki hatanın iki bileşene ayrılması: 30 geri koyarak örneklemle kurulan eğitim kümeleri üzerinde toplam kare hata taban çizgisinde 41,242, derinlik 3 ağacında 29,768 ve derinlik 12 ağacında 33,810 m³ kare çıkar; değişkenlik bileşeni 0,040'tan 4,409'a yükselirken yanlılık ve gürültü bileşeni 41,202'den 28,448'e iner ve orada durur. Kapasitenin sökebildiği yanlılık 12,754 m³ karedir, geri kalan 28,4 m³ kareyi hiçbir kapasite sökemez. Aynı abone için 30 modelin verdiği tahminin ortalama açıklığı derinlik 1'de 3,587 m³, derinlik 12'de 8,172 m³'tür. 4 dk okuma
04 Düzenlileştirme Sezgisi Karmaşıklığın cezalandırılmasının iki sayıyı ters yönde oynatmasının ölçülmesi: 120 satıra 29 sütunlu doğrusal bir modelde ceza katsayısı 0,001'den 1000'e çıkarıldığında ağırlık büyüklüğü 10,040'tan 0,601'e, eğitim hatası 4,603'ten 5,453 m³'e kötüleşir, doğrulama hatası ise 5,924'ten 5,553'e inip 5,932'ye döner. Geri koyarak örneklemeyle ayrıştırıldığında değişkenlik 12,988'den 0,181'e düşer, yanlılık ise 30,976'da tabana vurup 35,295'e fırlar. Doğrulamadan okunan en iyi ceza 100'dür ve sınamada 5,559 m³ verir; taban 6,556, cezasız model 5,841 m³'tür. 11 dk okuma
05 Veri Sızıntısı Ayrılmış küme sayısını öğrenme dışındaki kaynakların şişirmesinin ölçülmesi: dürüst çizgi taban 0,7579 karşısında sınamada 0,7778 doğruluk verirken ayrımdan önce ölçekleme bu sayıyı 0,0119, geleceği gören öznitelik 0,0754, yinelenen kayıt 0,0542 ve hedeften türetilmiş öznitelik 0,1429 şişirir; dördünün de işareti aynı yöndedir. Öznitelikleri tümüyle rastgele altı sütunla değiştirilmiş bir model, yinelenen kayıt varken ayrılmış kümede 0,8757 doğruluk okuyup 0,7857'lik tabanı 9 puan geçer; ikizini görmediği satırlarda ise tabanın 9,2 puan altında kalır. Kurs kapanışında on bir dersin taban çizgisi, eğitim ve ayrılmış küme sayıları tek tabloda toplanır. 11 dk okuma