"Enter"a basıp içeriğe geçin

Etiket: Makine Öğrenmesi

Veri Dengeleme

Data Balancing Sınıflandırma problemlerine ait veri setlerinde hedef değerin (target, label) kategorik dağılımında yüksek oranda dengesizlik olduğunda bazı öğrenme algoritmalarının performansında düşüş gözlenebiliyor. Bu gibi durumlarda ilk tercih olmasa da veri dengeleme yolu tercih edilebilir. Veri dengelemek için iki temel…

ROC Curve ve AuC

Makine Öğrenmesi Sınıflandırma metriklerinden bir diğeri ise ROC (Receiver Operating Characteristics) eğrisi ve bu eğrinin altında kalan alanı ifade eden AuC’tur (Area under Curve). Kimi zaman AuROC (Area under ROC Curve) olarak da ifade edilebilir. ROC’tan önce hata matrisi (confusion…

Basitçe Makine Öğrenmesi Modelleri

İlk yazımızda Makine Öğrenmesi Nedir‘i incelemiştik. Bu yazıda ise detaylara girmeden bir kaç farklı Makine Öğrenmesi modelini inceleyerek hem kelime dağarcığımızı genişleteceğiz hem de makine öğrenmesinin büyüsünü bozacağız. Karar Ağacı (Decision Tree) Elimizde farklı cinsiyette ve çevrimiçi süresine sahip 6…

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi geçmiş tecrübelerden faydalanılarak, belirlenmiş görevleri makinelere öğretme işidir. Elbette geçmiş tecrübelerden faydalanabilmek için veriye ihtiyaç duyarız. Dolayısı ile çeşitli sensörler, loglama araçları vb. yöntemler kullanılarak kaydedilmiş verilerin bulunması gerekir. İşin bu kısmı da yani veri toplama işi de…

Translate »