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.