Machine learning algoritmalarında ensemble yöntemleri nelerdir ve nasıl çalışırlar?

Machine Learning\'de Ensemble Yöntemleri

Ensemble yöntemleri, farklı makineler veya algoritmaların bir araya gelerek daha iyi bir model oluşturmasını sağlar. Bu yöntemler, model performansını artırmak amacıyla kullanılır.

Temel Ensemble Yöntemleri

• Bagging (Bootstrap Aggregating): Verisetinin farklı alt kümeleri kullanılarak birden çok model eğitilir. Her model, oylama veya ortalama ile birleştirilir. Örnek: Random Forest.
• Boosting: Bir önceki modelin hata yaptığı örneklere odaklanarak yeni modeller eklenir. Bu sayede modelin genel performansı arttırılır. Örnek: AdaBoost, Gradient Boosting.
• Stacking: Farklı modellerin çıktıları bir üçüncü modelde birleştirilir. Genelde farklı algoritmalar kullanılarak çeşitlilik sağlanır.
• Voting: Her modelin tahminlerinde oy kullanılır. Üzerine uygulanan oy türüne göre (hard voting veya soft voting) sonuçlar elde edilir.

Nasıl Çalışırlar?

- İlk olarak, birden fazla model ya da algoritma seçilir. - Verisetinin üzerinde bu modeller eğitilir. Her birinin farklı bir bakış açısı ile tahmin yapması hedeflenir. - Sonuçlar, belirtilen yöntemle birleştirilerek nihai tahmin oluşturulur. Bu yöntemler, genel olarak tahmin doğruluğunu artırır ve modelin genellenebilirliğini geliştirir.