İndirgeme hatası nedir, bir makine öğrenimi modelinin performansını ölçerken kullanılan bir terimdir. İndirgeme hatası, modelin gerçek değerlerle tahmin ettiği değerler arasındaki farkı gösterir. Düşük bir indirgeme hata değeri, modelin iyi bir performans gösterdiği anlamına gelirken, yüksek bir indirgeme hata değeri, modelin daha fazla eğitim gerektireceği anlamına gelir.
İndirgeme Hatası Neden Olur?
İndirgeme hatası neden olur, bir makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında yeterince veriye maruz kalmaması veya modelin yeterince öğrenememesi durumunda ortaya çıkar. Ayrıca, modelin yeterince kompleks olmaması veya üzerinde çalışılan verinin çok büyük boyutta olması gibi nedenler de indirgeme hatasına neden olabilir.
Ayrıca, veri setinde sınıflandırma problemi oluştuğunda veriler arasında fazla karışıklık varsa, modelin öğrenmesi zorlaşır ve indirgeme hatası yüksek olur.
Son olarak, veri setinde çok az veri varsa, modelin öğrenmesi zorlaşır ve indirgeme hatası yüksek olur. Bu nedenle, veri setinin büyüklüğü ve kalitesi, indirgeme hatasının düzeyini etkileyebilir. Bu makalemizde sizlere İndirgeme hatası nedir, hakkında bilgi vermeye çalıştık. Öneri ve şikayetlerinizi yorum kısmından bizlere iletebilirsiniz.
