Machine learning modeli nasıl eğitilir ve doğrulanır?

Machine Learning Modeli Eğitimi ve Doğrulaması

Machine learning modeli eğitmek ve doğrulamak, verilerin etkili bir şekilde kullanılmasıyla gerçekleşir. Bu süreç genellikle dört aşamadan oluşur:

1. Veri Toplama

Öncelikle, modelin eğitilmesi için gerekli verilerin toplanması gerekir. Bu veriler:

• Hedef değişkeni içerir.
• Modelin öğrenmesi gereken özellikleri (girdileri) kapsar.

2. Veri Ön İşleme

Toplanan verileri temizlemek ve düzenlemek önemlidir. Aşamaları:

• Kayıp verilerin doldurulması.
• Aykırı değerlerin belirlenmesi ve düzeltilmesi.
• Verilerin normalleştirilmesi veya standartlaştırılması.

3. Model Seçimi ve Eğitimi

Doğru model seçildikten sonra eğitim süreci başlar:

• Model, eğitim verileri üzerinde çalıştırılır.
• Modelin parametreleri öğrenilir.

4. Model Doğrulama

Modelin başarısını değerlendirmek için doğrulama yapılmalıdır:

• Veri kümesi genellikle eğitim ve test olarak ikiye ayrılır.
• Test verileri ile modelin performansı ölçülür.
• Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi metrikler kullanılır.

Sonuçlar değerlendirildikten sonra model ayarları yapılabilir. Gerekirse, model tekrar eğitilebilir veya yeni verilerle güncellenebilir.