Günlük
hayatımızda, yaşadığımız somut olaylara dayanarak ilerisi için tahminlerde
bulunuruz. Yeni karşılaştığımız
durumlara geçmiş tecrübelerimiz ışığında
tepki gösteririz.
Overfitting(abartılı
değerlendirme) matematikte karşılaşılan yeni durumların eski durumlar ışığında
sağlıklı çözümünü hedefleyen bir kavramdır.
Suni zeka uygulamalarında da kullanılır.
Overfitting(abartılı
değerlendirme) konusunda ülkemizde yaygın ve doğru bilgi olmadığı
için sık sık ciddi hatalar yapmaktayız.
Basit bir overitting(abartılı
değerlendirme) örneği: İlk olarak
geçmişte olanlara denk düşen eğitici verileri çizeriz. Aşağıdaki
şekilde noktalar geçmiş tecrübeleri belirtir.
Bizim
olayları değerlendirmemiz, nokta nokta en ufak ayrıntıları dikkate alacak
olursa kavrayışımız
şekildeki eğri gibi olur.
Ama, eğer
tek tek noktalara ve her ayrıntıya takılmazsak kavrayışımız nokta nokta doğru olmasada
olayların genel hattına daha uygun olur:
Olayların
ayrıntılarına takılmayan, daha olgun daha soğukkanlı bir yaklaşım karşılaşılan
yeni durumları
daha doğru idare eder.
Olayların
ayrıntılarına takılıp kalan yaklaşım overfitting(abartılı değerlendirme( 1.
Şekil) Doğası
gereği ezbercidir ve yeni durumlarda başarısız olur. Sağlıklı yaklaşım(2. Şekil) Yapısı
gereği esnek ve toleranslıdır, yeni durumlarda genel olarak başarılı olur.
Kaynak:
https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-over-fitting-particularly-with-a-small-sample-set-What-are-you-essentially-doing-by-over-fitting-How-does-the-over-promise-of-a-high-R%C2%B2-low-standard-error-occur
