anfis işleminde hata sayısının değişmemesi

Soru sor › anfis işleminde hata sayısının değişmemesi
0 Olumlu Oyla Olumsuz Oyla
emirc tarafından 3 hafta önce soruldu

Merhaba , oluşturduğum model ezber yapıyor ve hata değeri değişmiyor. Testing data yaptığımda hata sayısı sürekli sabit gidiyor . Burdaki problemim nedir acaba

1 Cevap
0 Olumlu Oyla Olumsuz Oyla
sayginer Yönetici tarafından 3 hafta önce cevaplandı

Merhaba,
ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) modelinizde hata değerinin değişmemesi genellikle aşağıdaki nedenlerden kaynaklanabilir:
Olası Nedenler ve Çözümler:

  1. Veri Setinin Yetersiz veya Dengesiz Olması

    • Eğer eğitim ve test verileriniz birbirine çok benziyorsa, model yeni bir şey öğrenmek yerine ezber yapabilir.
    • Çözüm: Veri setinizi çeşitlendirerek veya daha geniş bir veri kümesi kullanarak modeli tekrar eğitmeyi deneyebilirsiniz. Ayrıca verileri normalize etmek de faydalı olabilir.
  2. Üyelik Fonksiyonlarının (Membership Functions) Sayısı ve Türü Uygun Olmayabilir

    • Eğer çok az sayıda üyelik fonksiyonu kullanıyorsanız, model yeterince karmaşık ilişkileri öğrenemeyebilir.
    • Çözüm: Üyelik fonksiyonlarının sayısını ve türünü değiştirerek en iyi sonucu veren yapıyı bulabilirsiniz. gaussmf, gbellmf, trimf gibi farklı fonksiyonları deneyerek performansı gözlemleyebilirsiniz.
  3. Epoch (İterasyon) Sayısı Uygun Değil Olabilir

    • Eğer epoch sayısı çok düşükse, model yeterince öğrenemez.
    • Eğer çok yüksekse, model aşırı öğrenme (overfitting) yapabilir.
    • Çözüm: Epoch sayısını artırıp/azaltarak en uygun değeri bulabilirsiniz. Genellikle 50-200 arası değerler iyi sonuç verebilir.
  4. Öğrenme Oranı (Learning Rate) Sabit Kalıyor Olabilir

    • Eğer öğrenme oranı çok düşükse, model güncellenmez ve hata değeri sabit kalabilir.
    • Çözüm: Öğrenme oranını (learning rate) artırarak farklı değerlerle test edebilirsiniz. MATLAB’ta anfisOptions içinde öğrenme oranını değiştirerek modelin performansını gözlemleyebilirsiniz.
  5. Modelin Aşırı Öğrenme (Overfitting) Yapması

    • Modeliniz sadece eğitim verisine çok iyi uyum sağlıyor, ancak test verisiyle karşılaştırıldığında hatayı azaltamıyor olabilir.
    • Çözüm: Daha fazla test verisi kullanabilir veya modelinizin karmaşıklığını azaltabilirsiniz. Ayrıca cross-validation yöntemiyle aşırı öğrenmeyi engelleyebilirsiniz.
  6. Veri Ön İşleme Eksikliği

    • Eğer veriler gürültülü veya uygun şekilde ölçeklendirilmemişse, model öğrenmede zorlanabilir.
    • Çözüm: Verilerinizi normalize edip tekrar denemek faydalı olabilir. MATLAB’ta normalize() fonksiyonunu kullanarak veri setinizi işleyebilirsiniz.