Makine Öğrenmesinde Overfitting ve Ekonomi Perspektifi
Hayat, seçimler üzerine kurulu bir oyun gibidir. Her an, sınırlı kaynaklarla farklı seçenekler arasında kararlar veririz; bazen bu kararlar belirli sonuçları doğurur, bazen de farkında bile olmadan yeni sorunlara yol açar. Ekonomik sistemlerde olduğu gibi, makine öğrenmesi (ML) de verilerle yapılan seçimlerin ve bu seçimlerin uzun vadeli sonuçlarının bir ürünüdür. Makine öğrenmesinin amacı, verilerden anlam çıkararak geleceğe dair tahminler yapmak olsa da, her modelin aşırı doğruluğu, daha fazla ve daha iyi sonuçlar elde etmektense yeni sorunlara yol açabilir. İşte bu noktada overfitting (aşırı uyum) devreye girer. Peki, overfitting’in ekonomiyle nasıl bir ilişkisi vardır?
Makine öğrenmesi ve ekonomi arasındaki benzerlikleri incelemek, karar verme süreçlerinin sınırlarını anlamamıza yardımcı olabilir. Hem ekonomistler hem de makine öğrenmesi uzmanları, veri noktalarından yola çıkarak en iyi sonucu elde etmeye çalışırlar. Ancak bu çaba, sınırlı kaynaklarla yapılırken, aşırı hassasiyet ve mükemmeliyet arayışı bizi yanıltabilir. Ekonominin dinamikleri de tıpkı makine öğrenmesindeki modeller gibi, bazen büyük hatalarla yüzleşmemize neden olabilecek dengesizliklerle doludur.
Overfitting Nedir? Mikroekonomik Bakış
Makine öğrenmesinde overfitting, modelin eğitildiği verilere aşırı uyum sağlaması durumudur. Yani model, verilerdeki gürültüyü ve rastlantısal hataları öğrenir ve buna göre tahminler yapar. Bu da, modelin yeni, bilinmeyen verilere uygulandığında başarısız olmasına yol açar.
Mikroekonomi açısından bakıldığında, bu durum benzer şekilde bireysel kararların verileri yanlış anlamasından kaynaklanan yanlış sonuçlara yol açabilir. Her birey, sınırlı bilgi ve kaynakla kararlar alırken, bazen yanlış varsayımlar ve aşırı güven nedeniyle kısa vadeli kazançları hedefler. Örneğin, bir tüketicinin yalnızca kendi alışveriş geçmişine dayalı olarak gelecekteki ihtiyaçlarını tahmin etmesi, geçmişteki spesifik koşulları fazla önemseyip genelleştirerek gelecekteki değişkenleri yanlış değerlendirebilir.
Bireysel karar mekanizmalarında overfitting, ekonomideki fırsat maliyetleri kavramıyla doğrudan ilişkilidir. Bir birey, geçmişteki verilerden öğrenerek bir seçeneği diğerine tercih ederken, bu seçimdeki “gürültü” ve yerel iyileşmeler göz ardı edilebilir. Ancak, bu tür kısa vadeli kararlar uzun vadede daha büyük kayıplara yol açabilir. Mikroekonomik analizde bu durum, bireylerin kendi küçük kararlarını büyük sistemler içinde nasıl yanlış değerlendirebileceğini, kaynakların etkin kullanılmaması ve toplumsal refah üzerindeki etkilerini gösterir.
Overfitting ve Makroekonomi: Toplumun Geniş Resmi
Makroekonomik düzeyde ise overfitting, ekonomistlerin ekonomik göstergelerle yaptıkları tahminlerde benzer bir risk yaratır. Ekonomik verilerdeki çok sayıda değişken ve belirsizlik, bir modelin sadece geçmiş verilere dayalı olarak tahmin yapmasına neden olabilir. Örneğin, bir ülkenin büyüme hızını tahmin etmek için kullanılan bir model, geçmişteki kısa vadeli enflasyon oranları, faiz oranları ve işsizlik verileriyle aşırı uyum sağlarsa, gelecekteki ekonomik krizler ya da ani piyasa değişimlerini öngöremeyebilir.
Makroekonomik düzeyde, overfitting, kamu politikalarının yanlış biçimde belirlenmesine yol açabilir. Devletler, ekonomik iyileşmeyi teşvik etmek için sadece geçmiş verilere dayanarak karar alırlarsa, ekonomik dengesizlikler artabilir. Örneğin, fazla düşük faiz oranları ya da aşırı teşvik politikaları, kısa vadede büyüme sağlasa da, uzun vadede enflasyonu körükleyebilir ve finansal krizlere neden olabilir. Bu, makroekonomik dengesizliklere yol açarak, toplumsal refahı tehdit edebilir.
Bir ekonomist olarak, devletlerin sadece geçmiş ekonomik verilere dayanarak geleceği tahmin etmelerinin yanıltıcı olacağını savunuyorum. Ekonominin doğası gereği karmaşık ve çok boyutludur; bu yüzden yalnızca bir dizi parametreye odaklanmak, genelleştirilmiş ve hatalı sonuçlara yol açabilir.
Davranışsal Ekonomi ve Overfitting: Bireysel ve Toplumsal Düşünceler
Davranışsal ekonomi, insan davranışlarının ekonomi üzerindeki etkisini anlamaya çalışırken, insanların genellikle rasyonel olmayan kararlar aldığını savunur. Bu bağlamda, overfitting, insanların verileri yanlış yorumlama biçimlerinden kaynaklanabilir. İnsanlar, geçmişteki kişisel deneyimlerinden ya da sosyal çevrelerinden fazla etkilenerek, gelecekteki seçimlerinde aşırı güven duyarlar ve riskleri küçümseyebilirler.
Örneğin, bir yatırımcı, kendi geçmiş başarılarını model alarak gelecekteki piyasa hareketlerini tahmin etmeye çalışabilir. Ancak, piyasa dinamikleri her zaman değişir ve geçmişteki başarılar gelecekteki başarının garantisi değildir. Bu tür aşırı uyum sağlamak, bireysel kararların yanı sıra, toplumdaki daha geniş ekonomik dengesizlikleri de ortaya çıkarabilir.
Davranışsal ekonominin bir diğer önemli konusu ise “prospekt teorisi”dir. Bu teori, insanların kayıpları, kazançlardan daha fazla önemseyeceğini belirtir. Ekonomik kararlar alırken insanlar, kendilerini gelecekteki kayıplardan korumaya çalışır, ancak bu da bazen yanlış seçimlere yol açar. Yatırımcılar, daha önceki başarısız yatırımlarını unutarak, benzer riskleri tekrar ederler. Bu, davranışsal ekonomi ve overfitting’in bir birleşimi olarak, bireylerin yanlış veri analizleriyle karşı karşıya kalmalarına ve bu da toplumsal refahın zedelenmesine yol açabilir.
Veriler, Grafikler ve Ekonomik Göstergeler: Overfitting’in Sonuçları
Bugün, makine öğrenmesi ve ekonomideki veriler çok büyük miktarda artmıştır. Ancak bu veriler, doğru analiz edilmezse, sonuçlar yanıltıcı olabilir. Ekonomideki büyük veri analizleri, özellikle şirketlerin ve devletlerin doğru kararlar almak için temel oluşturur. Ancak, overfitting, fazla karmaşık modellerin kullanılmasına ve kısa vadeli verilere dayanarak yapılan tahminlere neden olabilir. Bu da uzun vadede yanlış kararlar alınmasına yol açar.
Örneğin, pandemi sonrası ekonomik toparlanma sürecinde, çok sayıda ekonomi uzmanı geçmiş verilerle bu süreci tahmin etmeye çalıştı. Ancak çoğu model, gelecekteki belirsizlikleri doğru şekilde hesaba katmadığı için, tahminler yanıltıcı oldu. Aynı şekilde, dünya ekonomisindeki “küresel dengesizlikler” ve “finansal krizler” gibi büyük değişkenler göz ardı edilirse, bu, toplumsal refahı tehlikeye atabilir.
Gelecekteki Ekonomik Senaryolar: Overfitting’in Toplumsal ve Bireysel Sonuçları
Ekonomik sistemlerin çok boyutlu yapısı göz önüne alındığında, overfitting’in ekonomik politika ve toplumsal refah üzerindeki etkilerini daha derinlemesine sorgulamak gereklidir. Eğer ekonomistler ve politika yapıcılar, geçmiş verilere dayalı tahminlere aşırı güvenerek geleceği şekillendirirlerse, bu durum büyük ekonomik hatalara yol açabilir.
Örneğin, mevcut küresel finansal krizler göz önüne alındığında, aşırı borçlanma, gelir eşitsizliği ve piyasa manipülasyonları gibi durumlar, geçmiş verilere dayalı kararların risklerini ortaya koyuyor. Bu gibi durumlarda, overfitting, ekonomiyi kısa vadeli kazançlar üzerinden şekillendirirken, toplumsal dengesizliklere yol açabilir.
Sonuç olarak, hem makine öğrenmesindeki hem de ekonomi alanındaki aşırı uyum, yanlış seçimlere ve ekonomik krizlere yol açabilir. Geleceği doğru tahmin etmek için daha esnek ve çok boyutlu modellerin benimsenmesi, toplumların daha sağlıklı ekonomik kararlar almasına yardımcı olabilir. Peki, gelecekteki ekonomik modeller, “aşırı uyumdan” kaçınarak daha sürdürülebilir ve dengeli bir ekonomik büyüme sağlar mı? Ekonomik sistemlerdeki bu tür risklerin önüne geçmek için daha iyi veri analiz tekniklerine mi ihtiyacımız var?