Merhaba, benim bir sorum olacaktı yanıtlarsanız çok sevinirim. 1000 farklı datatan oluşan bir verisetin var, bu veri setini%60 train %20 valid ve %20 test olarak böldüm. Train ve valid verisetleri ile ağırlıkları eğittim ve daha önce hiç görmediği test veri setinde %100 accuracy yakaladım. Gerçek hayatta yeni gelen datalar ile yaptığım tahminlerde accuracy çok düşük çıkıyor sebebi ne olabilir ? Cevap verirseniz çok sevinirim, Teşekkürler.
Gerçek hayatta veriyi toparladıgın sistemin dinamiklerini tam belirleyememişsin demektir. Elinde bulunan 1000 datanın gerçek sistemin tüm dinamiklerini ifade edebilecek ve genelleyecek şekilde toparlanması gerekmektedir. Bunu söyle düsünebilirsin, sen hocasın ve elinde 10 birim konu var. Bu konuların 5 tanesini derste anlattın ve anlattığın konular üzerinden öğrencilere 1000 tane soru hazırladın bu soruların %60'ını derste çözdün ve öğrettin %20 tanesini ders aşamasında öğrencilere çözdürdün sonrasında kalan %20 ile öğrencilere ara sınav yaptın. Dönem sonu sınavına geldiğinde elinde bulunan 10 birim konunun kalan 5 biriminden çocuklara soru sordun. Fakat cocuklar daha önce bu konu ile ilgili herhangi bir bilgiye sahip olmadıgı icin öğrenciler konuyu tam olarak öğrenemedi genelleyemedi. Bu durumda toplanacak olan verinin sistemin dinamiklerini cok iyi ifade etmesi gerekmektedir. Bu arada dikkat edilmesi gerekilen bir husus sistem dinamikleri gerçek hayatta nasıldır? Bu önemli bir sorudur örneğin kaotik davranış sergileyen lineer olmayan bir model veya stokastik bir model ile ugraşıyorsanız bu durumda işler iyice çetrefilli bir hal alır. Size tavsiyem fiziksel sisteminizi, çalışma koşullarını ve dinamik doğasını iyi anlamanız sonrasında bu davranışı modelleyecek şekilde 1000 adet veri toparlamanızdır. Bu sayede modelin başarımı cok daha iyi olacaktır.
Merhaba, benim bir sorum olacaktı yanıtlarsanız çok sevinirim. 1000 farklı datatan oluşan bir verisetin var, bu veri setini%60 train %20 valid ve %20 test olarak böldüm. Train ve valid verisetleri ile ağırlıkları eğittim ve daha önce hiç görmediği test veri setinde %100 accuracy yakaladım. Gerçek hayatta yeni gelen datalar ile yaptığım tahminlerde accuracy çok düşük çıkıyor sebebi ne olabilir ? Cevap verirseniz çok sevinirim, Teşekkürler.
Gerçek hayatta veriyi toparladıgın sistemin dinamiklerini tam belirleyememişsin demektir. Elinde bulunan 1000 datanın gerçek sistemin tüm dinamiklerini ifade edebilecek ve genelleyecek şekilde toparlanması gerekmektedir. Bunu söyle düsünebilirsin, sen hocasın ve elinde 10 birim konu var. Bu konuların 5 tanesini derste anlattın ve anlattığın konular üzerinden öğrencilere 1000 tane soru hazırladın bu soruların %60'ını derste çözdün ve öğrettin %20 tanesini ders aşamasında öğrencilere çözdürdün sonrasında kalan %20 ile öğrencilere ara sınav yaptın. Dönem sonu sınavına geldiğinde elinde bulunan 10 birim konunun kalan 5 biriminden çocuklara soru sordun. Fakat cocuklar daha önce bu konu ile ilgili herhangi bir bilgiye sahip olmadıgı icin öğrenciler konuyu tam olarak öğrenemedi genelleyemedi. Bu durumda toplanacak olan verinin sistemin dinamiklerini cok iyi ifade etmesi gerekmektedir. Bu arada dikkat edilmesi gerekilen bir husus sistem dinamikleri gerçek hayatta nasıldır? Bu önemli bir sorudur örneğin kaotik davranış sergileyen lineer olmayan bir model veya stokastik bir model ile ugraşıyorsanız bu durumda işler iyice çetrefilli bir hal alır. Size tavsiyem fiziksel sisteminizi, çalışma koşullarını ve dinamik doğasını iyi anlamanız sonrasında bu davranışı modelleyecek şekilde 1000 adet veri toparlamanızdır. Bu sayede modelin başarımı cok daha iyi olacaktır.