Modeliniz train setinde %99, validation setinde %72 doğruluk veriyor. Adım adım ne yaparsınız?

Bu tablo açık bir overfitting (yüksek variance) belirtisidir. Ama önce gerçekten overfitting mi, yoksa veri problemi mi olduğunu doğrulamak gerekir.

1. Önce veriyi kontrol et

• Train ve validation aynı dağılımdan mı geliyor? (farklı tarih aralığı, farklı müşteri segmenti)
• Data leakage var mı? Train'de çok yüksek skor bazen hedefi sızdıran bir özellikten gelir.
• Aynı kullanıcı/örnek hem train'de hem val'de mi? (grup bazlı split gerekebilir)
• Etiketler tutarlı mı, sınıf dağılımı aynı mı?

2. Overfitting'i azalt

1. Daha fazla veri veya data augmentation.
2. Regularization: L2/weight decay, L1, dropout.
3. Model kapasitesini düşür: ağaç derinliği (max_depth), min_samples_leaf, katman/nöron sayısı.
4. Early stopping: validation loss artmaya başlayınca dur.
5. Özellik seçimi: gürültülü, yüksek kardinaliteli özellikleri çıkar.
6. Ensemble/bagging (Random Forest), gradient boosting'de subsample ve colsample_bytree.

3. Doğru ölç

Tek bir split yerine k-fold cross-validation kullan, learning curve çiz. Veri ekledikçe aradaki fark kapanıyorsa daha fazla veri işe yarar.

from sklearn.model_selection import learning_curve
sizes, tr, va = learning_curve(model, X, y, cv=5, scoring="f1",
                               train_sizes=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0])