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.