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.