Bu yazımızda sınıflandırma ile ilgili terimler anlatılacak ve ilerleyen bölümlerde yöntemler tek tek incelenecektir. Sınıflandırma, bir veri kümesindeki örnekleri belirli sınıflara ayırmayı ve yeni verilerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmeyi amaçlar. Temel olarak, makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemleri, mevcut veri kümesindeki desenleri ve ilişkileri analiz ederek, bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek için bir model oluşturur.
İçerik
Etiket Nedir?
Makine öğrenmesi alanında “etiket” terimi, veri noktalarının ait olduğu sınıfı veya kategoriyi temsil eden bilgiyi ifade eder. Sınıflandırma problemlerinde, her bir veri noktasının doğru sınıfını belirlemek için etiketler kullanılır.
Etiketler, genellikle veri setindeki her bir veri noktasıyla ilişkilendirilir ve bu noktanın hangi sınıfa ait olduğunu gösterir. Örneğin, e-postaları sınıflandırmak için bir sınıflandırma modeli geliştirmek istediğinizi düşünelim. Her bir e-posta için “spam” veya “spam değil” gibi etiketler kullanılabilir. Bu etiketler, modelin e-postaları doğru şekilde sınıflandırmasına yardımcı olur.
Etiketleme işlemi genellikle insan gözetimine dayanır. İnsanlar, veri noktalarının doğru sınıflarını belirlemek için uzman bilgisine veya önceden tanımlanmış kurallara dayanarak etiketleri atarlar. Bu etiketli veri seti, makine öğrenmesi modelinin eğitim aşamasında kullanılır. Model, etiketlere dayalı olarak veri noktalarını analiz eder, kalıpları öğrenir ve sonuçta yeni, etiketlenmemiş veri noktalarını doğru şekilde sınıflandırmayı öğrenir.
Etiketler, makine öğrenmesi modellerinin performansının değerlendirilmesinde de kullanılır. Test veri seti gibi ayrı bir veri koleksiyonunda, modelin tahminlerini gerçek etiketlerle karşılaştırarak sınıflandırma doğruluğu, hassasiyet, kesinlik ve diğer performans metrikleri hesaplanır.
Etiketler, sınıflandırma problemlerinde doğru sonuçların belirlenmesinde ve modelin başarısının ölçülmesinde önemli bir rol oynar. Bu nedenle, etiketlerin doğru ve güvenilir olması, makine öğrenmesi modellerinin başarılı bir şekilde eğitilmesi ve kullanılması için kritik bir faktördür.
Eğitim – Test Veri Seti Nedir?
Makine öğrenmesi alanında, bir sınıflandırma veya tahminleme modeli geliştirirken genellikle eğitim ve test veri setlerine ihtiyaç duyulur. Bu veri setleri, modelin öğrenme sürecini ve performansının değerlendirilmesini sağlar. İşte eğitim ve test veri setlerinin açıklamaları:
Eğitim Veri Seti:
Makine öğrenmesi modelinin öğrenme sürecinde kullanılan veri noktalarının bir koleksiyonudur.
Eğitim veri seti, genellikle etiketlenmiş verilerden oluşur, yani her bir veri noktası doğru sınıf veya hedef değeriyle ilişkilendirilir.
Modelin veriye uyum sağlamasını sağlar. Model, bu veri setindeki özellikleri ve etiketleri analiz eder, içerdikleri kalıpları ve ilişkileri öğrenir.
Modelin parametrelerini (ağırlıklar, eşik değerleri vb.) ayarlamak için kullanılır. Model, hedef çıktıları doğru şekilde tahmin etmeyi öğrenir ve veri setindeki örnekler üzerindeki hataları azaltmaya çalışır.
Test Veri Seti:
Eğitilmiş modelin performansını değerlendirmek için ayrı bir veri koleksiyonudur.
Test veri seti, genellikle etiketli verilerden oluşur, ancak modelin bu etiketleri bilmediği bir veri setidir.
Modelin eğitim sürecinde gördüğü veriden farklı olmalıdır. Bu, modelin genelleme yeteneğini test etmek ve yeni veri noktalarını doğru şekilde sınıflandırabilme becerisini değerlendirmek için önemlidir.
Model, test veri setindeki veri noktalarını sınıflandırır veya tahminlerde bulunur. Bu tahminler daha sonra gerçek etiketlerle karşılaştırılır ve modelin doğruluğu, kesinlik, hassasiyet ve diğer performans metrikleri hesaplanır.
Modelin genel performansını değerlendirmek ve gerektiğinde modeli iyileştirmek için kullanılır. Modelin eğitim veri setindeki başarısının test veri setinde de benzer şekilde iyi olması beklenir.
Eğitim ve test veri setleri, makine öğrenmesi modellerinin doğru şekilde öğrenmesini ve gerçek dünyadaki verilere uygulanabilmesini sağlar. Eğitim veri seti, modelin öğrenme sürecine rehberlik ederken, test veri seti modelin performansını objektif bir şekilde değerlendirir.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Sınıflandırma yöntemleri genellikle iki kategoriye ayrılır: denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) öğrenme.
Denetimli (Supervised) Öğrenme
Denetimli öğrenme, sınıflandırma problemlerini çözmek için etiketli veriye dayanır. Etiketli veri, her veri örneğinin hangi sınıfa ait olduğunu belirten önceden etiketlenmiş sınıf bilgilerini içerir. Denetimli öğrenme yöntemleri, bu etiketli veriyi kullanarak bir model oluşturur ve yeni verilerin sınıflarını tahmin etmek için bu modele dayanır.
Denetimli öğrenme yöntemleri, veri noktaları arasındaki desenleri ve ilişkileri belirlemek için etiketli veriyi kullanır. Bu yöntemler, bir giriş özelliği kümesini alır ve bu özelliklerin sınıf etiketlerini tahmin etmek için bir çıktı üretir. Örnek olarak, bir e-postanın spam veya spam olmayan olarak sınıflandırılması veya bir görüntünün kediler veya köpekler gibi sınıflara ayrılması gibi problemler, denetimli öğrenme yöntemleriyle çözülebilir.
Denetimli öğrenme yöntemlerinin bazı örnekleri şunlardır: Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (YSA), Rastgele Ormanlar, Naive Bayes vb.
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veriye dayalı olarak desenler, ilişkiler veya yapılar keşfetmek için kullanılır. Bu tür veri, her veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu gösteren etiketlerle gelmez. Denetimsiz öğrenme yöntemleri, veri kümesindeki benzerlikleri, grupları veya desenleri tanımlamak için veri üzerinde istatistiksel yöntemler veya algoritmalar kullanır.
Denetimsiz öğrenme yöntemleri, veri içindeki yapıları ve gizli ilişkileri bulmak için kullanılır. Bu yöntemler, veriyi analiz ederek benzerlikler ve farklılıklar arasında gruplamalar yapabilir veya veri noktalarını daha düşük boyutlu temsillerle ifade edebilir. Örnek olarak, bir pazarlama veri kümesinde benzer tüketici gruplarını tanımlamak veya bir haber akışındaki ana temaları belirlemek gibi problemler, denetimsiz öğrenme yöntemleriyle çözülebilir.
Çoklu sınıflı problem, makine öğrenmesi alanında karşılaşılan bir sınıflandırma problemidir. Bu problemde, veri noktaları birden fazla sınıf arasında sınıflandırılmak üzere etiketlenmelidir. Her veri noktası, birden çok sınıf arasından yalnızca birine ait olabilir. Aynı veri noktası birden fazla sınıfa ait olamaz.
Multiclass, multilabel ve multioutput ise çoklu sınıflı problemin farklı varyasyonlarını ifade eden terimlerdir. İşte bu terimlerin anlamlarını ve bağlantılarını madde madde açıklayalım:
Multiclass Sınıflandırma:
Multiclass sınıflandırma, veri noktalarını birden fazla sınıf arasında doğru şekilde sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir.
Her veri noktası sadece bir sınıfa aittir, ancak sınıfların sayısı birden fazladır.
Örnek olarak, bir görüntünün “kedi”, “köpek” veya “kuş” gibi farklı hayvan sınıflarından birine ait olması durumu multiclass sınıflandırma problemine örnektir.
Multilabel Sınıflandırma:
Multilabel sınıflandırma, veri noktalarını birden fazla etiketle ilişkilendirmek için kullanılan bir yöntemdir.
Her veri noktası birden çok etiketle ilişkilendirilebilir.
Örnek olarak, bir e-postayı “spam”, “iş” ve “kişisel” gibi farklı kategorilere atamak multilabel sınıflandırma problemine örnektir.
Multioutput Sınıflandırma:
Multioutput sınıflandırma, her bir veri noktası için birden fazla çıktı sınıfı üretmek için kullanılan bir yöntemdir.
Her bir veri noktası için birden fazla sınıf veya etiket çıktısı elde edilir.
Bu çıktılar birbiriyle ilişkili olabilir veya bağımsız olabilir.
Örnek olarak, bir görüntünün hem “nesne türü” hem de “nesnenin konumu” gibi iki çıktı sınıfıyla sınıflandırılması multioutput sınıflandırma problemine örnektir.
Bu bağlamda, multiclass, multilabel ve multioutput sınıflandırma yöntemleri, çoklu sınıflı problemlerin farklı yönlerini ele alan ve veri noktalarını doğru şekilde sınıflandırmak veya etiketlemek için kullanılan yöntemlerdir. Bu yöntemler, farklı uygulama alanlarına, veri yapısına ve hedeflere göre seçilebilir ve çoklu sınıflandırma problemlerini çözmede değerli bir araç seti sunarlar.
admin
Makine Öğrenmesi Sınıflandırma – Bölüm 1
Bu yazımızda sınıflandırma ile ilgili terimler anlatılacak ve ilerleyen bölümlerde yöntemler tek tek incelenecektir. Sınıflandırma, bir veri kümesindeki örnekleri belirli sınıflara ayırmayı ve yeni verilerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmeyi amaçlar. Temel olarak, makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemleri, mevcut veri kümesindeki desenleri ve ilişkileri analiz ederek, bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek için bir model oluşturur.
İçerik
Etiket Nedir?
Makine öğrenmesi alanında “etiket” terimi, veri noktalarının ait olduğu sınıfı veya kategoriyi temsil eden bilgiyi ifade eder. Sınıflandırma problemlerinde, her bir veri noktasının doğru sınıfını belirlemek için etiketler kullanılır.
Etiketler, genellikle veri setindeki her bir veri noktasıyla ilişkilendirilir ve bu noktanın hangi sınıfa ait olduğunu gösterir. Örneğin, e-postaları sınıflandırmak için bir sınıflandırma modeli geliştirmek istediğinizi düşünelim. Her bir e-posta için “spam” veya “spam değil” gibi etiketler kullanılabilir. Bu etiketler, modelin e-postaları doğru şekilde sınıflandırmasına yardımcı olur.
Etiketleme işlemi genellikle insan gözetimine dayanır. İnsanlar, veri noktalarının doğru sınıflarını belirlemek için uzman bilgisine veya önceden tanımlanmış kurallara dayanarak etiketleri atarlar. Bu etiketli veri seti, makine öğrenmesi modelinin eğitim aşamasında kullanılır. Model, etiketlere dayalı olarak veri noktalarını analiz eder, kalıpları öğrenir ve sonuçta yeni, etiketlenmemiş veri noktalarını doğru şekilde sınıflandırmayı öğrenir.
Etiketler, makine öğrenmesi modellerinin performansının değerlendirilmesinde de kullanılır. Test veri seti gibi ayrı bir veri koleksiyonunda, modelin tahminlerini gerçek etiketlerle karşılaştırarak sınıflandırma doğruluğu, hassasiyet, kesinlik ve diğer performans metrikleri hesaplanır.
Etiketler, sınıflandırma problemlerinde doğru sonuçların belirlenmesinde ve modelin başarısının ölçülmesinde önemli bir rol oynar. Bu nedenle, etiketlerin doğru ve güvenilir olması, makine öğrenmesi modellerinin başarılı bir şekilde eğitilmesi ve kullanılması için kritik bir faktördür.
Eğitim – Test Veri Seti Nedir?
Makine öğrenmesi alanında, bir sınıflandırma veya tahminleme modeli geliştirirken genellikle eğitim ve test veri setlerine ihtiyaç duyulur. Bu veri setleri, modelin öğrenme sürecini ve performansının değerlendirilmesini sağlar. İşte eğitim ve test veri setlerinin açıklamaları:
Eğitim ve test veri setleri, makine öğrenmesi modellerinin doğru şekilde öğrenmesini ve gerçek dünyadaki verilere uygulanabilmesini sağlar. Eğitim veri seti, modelin öğrenme sürecine rehberlik ederken, test veri seti modelin performansını objektif bir şekilde değerlendirir.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Sınıflandırma yöntemleri genellikle iki kategoriye ayrılır: denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) öğrenme.
Denetimli (Supervised) Öğrenme
Denetimli öğrenme, sınıflandırma problemlerini çözmek için etiketli veriye dayanır. Etiketli veri, her veri örneğinin hangi sınıfa ait olduğunu belirten önceden etiketlenmiş sınıf bilgilerini içerir. Denetimli öğrenme yöntemleri, bu etiketli veriyi kullanarak bir model oluşturur ve yeni verilerin sınıflarını tahmin etmek için bu modele dayanır.
Denetimli öğrenme yöntemleri, veri noktaları arasındaki desenleri ve ilişkileri belirlemek için etiketli veriyi kullanır. Bu yöntemler, bir giriş özelliği kümesini alır ve bu özelliklerin sınıf etiketlerini tahmin etmek için bir çıktı üretir. Örnek olarak, bir e-postanın spam veya spam olmayan olarak sınıflandırılması veya bir görüntünün kediler veya köpekler gibi sınıflara ayrılması gibi problemler, denetimli öğrenme yöntemleriyle çözülebilir.
Denetimli öğrenme yöntemlerinin bazı örnekleri şunlardır: Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (YSA), Rastgele Ormanlar, Naive Bayes vb.
Python Sklearn kütüphanesininin denetimli öğrenme yöntemleri sayfasını ziyaret ederek daha fazla bilgi alabilirsiniz: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html
Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veriye dayalı olarak desenler, ilişkiler veya yapılar keşfetmek için kullanılır. Bu tür veri, her veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu gösteren etiketlerle gelmez. Denetimsiz öğrenme yöntemleri, veri kümesindeki benzerlikleri, grupları veya desenleri tanımlamak için veri üzerinde istatistiksel yöntemler veya algoritmalar kullanır.
Denetimsiz öğrenme yöntemleri, veri içindeki yapıları ve gizli ilişkileri bulmak için kullanılır. Bu yöntemler, veriyi analiz ederek benzerlikler ve farklılıklar arasında gruplamalar yapabilir veya veri noktalarını daha düşük boyutlu temsillerle ifade edebilir. Örnek olarak, bir pazarlama veri kümesinde benzer tüketici gruplarını tanımlamak veya bir haber akışındaki ana temaları belirlemek gibi problemler, denetimsiz öğrenme yöntemleriyle çözülebilir.
Denetimsiz öğrenme yöntemlerinin bazı örnekleri şunlardır: Kümeleme (Clustering), Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction), Birliktelik Kuralları (Association Rules), Yoğunluk Tabanlı Kümeleme (Density-Based Clustering) vb.
Python Sklearn kütüphanesininin denetimsiz öğrenme yöntemleri sayfasını ziyaret ederek daha fazla bilgi alabilirsiniz: https://scikit-learn.org/stable/unsupervised_learning.html
Çoklu Sınıf Problemi Nedir?
Çoklu sınıflı problem, makine öğrenmesi alanında karşılaşılan bir sınıflandırma problemidir. Bu problemde, veri noktaları birden fazla sınıf arasında sınıflandırılmak üzere etiketlenmelidir. Her veri noktası, birden çok sınıf arasından yalnızca birine ait olabilir. Aynı veri noktası birden fazla sınıfa ait olamaz.
Multiclass, multilabel ve multioutput ise çoklu sınıflı problemin farklı varyasyonlarını ifade eden terimlerdir. İşte bu terimlerin anlamlarını ve bağlantılarını madde madde açıklayalım:
Bu bağlamda, multiclass, multilabel ve multioutput sınıflandırma yöntemleri, çoklu sınıflı problemlerin farklı yönlerini ele alan ve veri noktalarını doğru şekilde sınıflandırmak veya etiketlemek için kullanılan yöntemlerdir. Bu yöntemler, farklı uygulama alanlarına, veri yapısına ve hedeflere göre seçilebilir ve çoklu sınıflandırma problemlerini çözmede değerli bir araç seti sunarlar.
Sklearn sitesinden bu terimleri ve hangi yöntemlerin kullanılabildiğini inceleyebilirsiniz: https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html
Yazımızın diğer bölümünde denetimli makine öğrenmesi yöntemlerini inceleyeceğiz. Aklınıza takılan bir yer olursa yorumlarda buluşalım.
Makine öğrenmesi kullanım alanları belki ilginizi çekebilir: https://cagyazilim.com.tr/5-madde-de-makine-ogrenmesinin-kullanim-alanlari/