1. Overfitting Nedir?
Overfitting Tanımı
Overfitting, bir modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlaması ve bu nedenle görülmemiş verilerde (örneğin test verileri veya gerçek dünya operasyonel verileri) hatalı tahminler yapması olgusunu ifade eder. Bu, veri analizi ve makine öğrenmesi alanında, özellikle tahmine dayalı modeller ve otomatik ticaret sistemlerinde yaygın bir sorundur.
Basitçe söylemek gerekirse, geçmiş verilere aşırı takıntılı olan ve geleceğe uyum sağlayamayan bir durumu ifade eder.
Overfitting’in Neden Oluştuğu
Overfitting, aşağıdaki durumlarda daha olasıdır:
- Aşırı Karmaşık Modeller: Gereksiz sayıda parametreye sahip modeller, eğitim verilerinin ince ayrıntılarını öğrenme eğilimindedir.
- Yetersiz Veri: Eğitim verisi az olduğunda, modeller sınırlı veri desenlerini aşırı öğrenme eğilimindedir.
- Gürültüye Aşırı Tepki: Modeller, eğitim verisindeki gürültüyü öğrenebilir ve bunu önemli bir bilgi olarak değerlendirebilir.
Eğri Uyumla İlişkisi
Eğri uyumu, belirli bir veri seti için optimize edilmiş bir formül veya fonksiyonun uygulanmasıdır, ancak çok ileri götürüldüğünde overfitting’e dönüşür. Özellikle aşırı eğri uyumu, genel veri eğilimlerini yansıtmak yerine o belirli veri setine özgü bir eğri çizer.
2. Over-Optimization’un Riskleri
Over-Optimization Nedir?
Over-optimization, bir modelin veya parametrelerin geriye dönük testlerde kullanılan verilere aşırı optimize edilmesi durumunu ifade eder; bu da gerçek operasyonel ortamlarda beklenen sonuçları elde edememeyle sonuçlanır. Bu durum aynı zamanda bir overfitting biçimi olarak da değerlendirilebilir.
Over-Optimization’un Özel Riskleri
- Canlı Operasyonlarda Performans Düşüşü: Geriye dönük testler yüksek sonuçlar gösterse bile, sistem görülmemiş verilerde tamamen başarısız olabilir.
- Tahmin Doğruluğunda Azalma: Belirli verilere dayanan modeller, yeni veri desenlerini doğru şekilde tahmin edemez.
- Kaynak İsrafı: Geliştirme ve operasyonlara önemli zaman ve maliyet harcandığında bile sonuçlar nihayetinde işe yaramaz olabilir.
Over-Optimization’un Özellikle Sorunlu Olduğu Alanlar
- FX Otomatik Ticaret: Bir sistem, geçmiş piyasa verilerine dayalı olarak optimize edildiğinde, değişen piyasa koşullarına uyum sağlayamayabilir.
- Makine Öğrenmesi Modelleri: Aşırı optimize edilmiş algoritmalar, eğitim verilerinde doğru olsa da gerçek verilerde yüksek hata oranları gösterebilir.
3. Overfitting’i Önleme Önlemleri
Basit Modeller Benimseme
Model karmaşıklığını sınırlamak, overfitting’i önlemenin en etkili yollarından biridir. Örneğin, aşağıdaki yaklaşımlar kullanılabilir:
- Parametre sayısını sınırlayın
- Gereksiz değişkenleri kaldırın
- Basit algoritmalar benimseyin (örneğin, lineer regresyon)
Örnek Dışı Testler Yapma
Eğitim verisini test verisinden net bir şekilde ayırarak, modelin genelleme performansını değerlendirebilirsiniz. Eğitim setinde bulunmayan “yeni” veriler üzerinde modeli test etmek, overfitting olasılığını doğrulamanıza olanak tanır.
Çapraz Doğrulama Kullanma
Çapraz doğrulama, veri setini birden çok parçaya bölüp her parçayı sırayla test verisi ve eğitim verisi olarak kullanan bir yöntemdir. Bu teknik, verinin herhangi bir belirli bölümüne yanlı olmayan model değerlendirmesine olanak tanır.
Kapsamlı Risk Yönetimi
Risk yönetimini güçlendirerek, over-optimization nedeniyle oluşan kayıpları en aza indirebilirsiniz. Özellikle aşağıdaki yöntemler etkilidir:
- Pozisyon büyüklüğünü sınırlayın
- Stop-loss emirleri verin
- Önceden tanımlanmış kurallara göre işlemleri yürütün
4. Gerçek Dünya Örnekleri ve Başarı Hikayeleri
Başarılı Modellerin Örnekleri
Bir makine öğrenmesi modelinde, basit bir lineer regresyon benimsemek, karmaşık bir sinir ağına göre daha iyi gerçek dünya sonuçları elde etti. Bunun nedeni, modelin genelleme performansını önceliklendirmek için tasarlanmış olmasıdır.
Önlemlerin Etkili Olduğu Örnekler
Belirli bir FX otomatik ticaret sisteminde, çapraz doğrulama ve basit parametre ayarları kullanmak, canlı operasyonlardaki performansı geçmiş geri testlerle neredeyse aynı seviyeye getirdi.
5. Özet
Aşırı uyum ve aşırı optimizasyon, veri analizi, makine öğrenmesi ve FX otomatik ticarette yaygın zorluklardır. Ancak, bu riskleri anlamak ve uygun önlemleri uygulamak, gerçek dünya operasyonlarında performansı önemli ölçüde artırabilir. Çapraz doğrulama gibi basit modelleri ve teknikleri aktif olarak benimseyin ve kendi projelerinize uygulayın.
İlgili Makaleler
目次 0.1 はじめに0.2 EA販売における法令遵守の重要性と具体的な対策0.3 合法か？違法か？海外FX IBのビジネスモデルとそのリスク0.4 違法行為の闇 -国内FX会社を狙う海外FX誘導の実態-0.5 まとめと今後の展望1 参考サイト はじめに FX自動売買に関心を持つ皆様へ、この記事ではエキスパートアドバイザー（EA）の販売、海外FX IBのリスク、そして国内FX会社を狙う違法行為の実 […]
目次 1 1. Introduction1.1 Choosing to Build Your Own FX Automated Trading Program1.2 Purpose of This Article2 2. What is FX Automated Trading?2.1 Basic Mechanism of Automated Trading2.2 Types of Automat […]
目次 1 1. อะไรคือการโอเวอร์ฟิตติ้ง?1.1 นิยามของการโอเวอร์ฟิตติ้ง1.2 เหตุผลที่เกิดการโอเวอร์ฟิตติ้ง1.3 ความสัมพันธ์กับการฟิตเส้นโค้ง2 2. ความเสี่ยงของการปรับแต่งเกินไป2.1 การปรับแต่งเกินไปคืออะไร2.2 ความ […]
目次 1 1. Что такое переобучение?1.1 Определение переобучения1.2 Причины, по которым происходит переобучение1.3 Связь с подгонкой кривой2 2. Риски переоптимизации2.1 Что такое переоптимизация?2.2 Конкре […]
目次 1 1. 前言2 2. MathRound 函式是什麼？2.1 MathRound 函式的基本資訊2.2 為何選擇 MathRound 函式3 3. MathRound 函式的基本使用方法3.1 MathRound 函式範例3.2 四捨五入規則詳解4 4. 與其他四捨五入函式的比較4.1 與 MathCeil（進位）之差異4.2 與 MathFloor（捨去）之差異4.3 MathRound […]
