YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Underfitting (Yetersiz Öğrenme)
Underfitting
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Underfitting, bir yapay zekâ modelinin eğitim verisindeki temel örüntüleri ve ilişkileri bile öğrenemeyecek kadar basit kalması ve hem eğitim hem de test verisinde düşük performans göstermesi durumudur.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiAşırı öğrenmenin (Overfitting) tam zıddıdır. Model verinin karmaşıklığını yakalayamaz; yüksek yanlılık (high bias) sergiler. Örneğin eğrisel bir ilişkiye sahip veriyi düz bir çizgiyle açıklamaya çalışmak tipik bir yetersiz öğrenmedir.
Çalışma mantığı: Modelin kapasitesi (katman sayısı, parametre sayısı) problem için yetersizdir veya model gereğinden az eğitilmiştir.
Nasıl çözülür: Daha karmaşık ve güçlü model mimarileri seçmek, yeni ve anlamlı öznitelikler eklemek (Feature Engineering)">Feature Engineering), modelin kısıtlamalarını (regülarizasyon) azaltmak ve eğitim süresini artırmak.
Kullanım alanları: Model doğrulama ve hata analizi süreçlerinde teşhis kriteridir.
Çalışma mantığı: Modelin kapasitesi (katman sayısı, parametre sayısı) problem için yetersizdir veya model gereğinden az eğitilmiştir.
Nasıl çözülür: Daha karmaşık ve güçlü model mimarileri seçmek, yeni ve anlamlı öznitelikler eklemek (Feature Engineering)">Feature Engineering), modelin kısıtlamalarını (regülarizasyon) azaltmak ve eğitim süresini artırmak.
Kullanım alanları: Model doğrulama ve hata analizi süreçlerinde teşhis kriteridir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaModelin hipotez uzayının verinin altında yatan gerçek veri dağılımını temsil etmekte yetersiz kalması sonucu ortaya çıkan yüksek yanlılık (bias) durumudur.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoMilyonlarca satırlık karmaşık bir finansal piyasa verisini sadece tek bir düz çizgi (Regression)">doğrusal regresyon) ile tahmin etmeye çalıştığınızda model hem geçmiş veride hem de gelecekte %40 doğrulukta kalarak yetersiz öğrenme (underfitting) yaşar.