Aşırı Uyarlama Nedir?
Aşırı sığdırma, bir işlev sınırlı veri noktalarına çok yakın olduğunda oluşan bir modelleme hatasıdır. Modelin gereğinden fazla takılması genellikle incelenen verilerdeki kendine özgü ifadeleri açıklamak için aşırı karmaşık bir model yapma biçimini alır.
Gerçekte, sıklıkla incelenen verilerin içinde bir miktar hata veya rastgele gürültü vardır. Bu nedenle, modeli biraz hatalı verilere çok yakın uydurmaya çalışmak, modeli önemli hatalarla enfekte edebilir ve tahmin gücünü azaltabilir.
Önemli Çıkarımlar
- Aşırı sığdırma, bir işlev sınırlı veri noktalarına çok yakın olduğunda ortaya çıkan bir modelleme hatasıdır.
Aşırı Donatmayı Anlama
Örneğin, yaygın bir sorun, kalıpları bulmak amacıyla geçmiş pazar verilerinin kapsamlı veritabanlarını aramak için bilgisayar algoritmaları kullanmaktır. Yeterli çalışma göz önüne alındığında, borsadaki getiriler gibi şeyleri yakın doğrulukla öngören ayrıntılı teoremler geliştirmek genellikle mümkündür.
Bununla birlikte, numunenin dışındaki verilere uygulandığında, bu teoremlerin sadece bir modelin gerçekte sadece şans olaylarına aşırı takılması olduğu kanıtlanabilir. Her durumda, bir modeli geliştirmek için kullanılan örneğin dışında kalan verilere karşı test etmek önemlidir.
Finans uzmanları her zaman sınırlı verilere dayalı bir modelin gereğinden fazla takılmasının tehlikelerinin farkında olmalıdır.