Veri Ön İşleme ve Model Doğruluğu İlişkisi

Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımları, makine öğrenmesi modellerinin başarısı için kritik bir rol oynar. Verilerin ham hali genellikle eksik, hatalı veya tutarsız olabilir. Doğru şekilde ön işlenen veriler, modelin daha güvenilir ve yüksek doğrulukta sonuçlar üretmesini sağlar.

Veri Ön İşleme Aşamalarının Analizi

• Eksik veri analizi: Eksik değerlerin uygun şekilde doldurulması veya veri setinden çıkarılması, modelin doğruluk oranını doğrudan etkiler. Eksik veriler üzerinde farklı stratejiler deneyerek en iyi sonucu veren yöntemi belirlemek mümkündür.
• Ölçeklendirme ve normlaştırma: Özellikle mesafe tabanlı algoritmalarda, verilerin aynı ölçeğe getirilmesi modelin daha dengeli öğrenmesini sağlar. Bu aşamanın etkisi, modelin eğitim ve test doğrulukları karşılaştırılarak analiz edilebilir.
• Kategorik değişkenlerin dönüştürülmesi: Kategorik verilerin sayısal forma çevrilmesi, algoritmanın bu verilerden anlam çıkarmasına olanak tanır. Farklı kodlama yöntemlerinin (örneğin, etiket kodlama veya tekil kodlama) model üzerindeki etkileri test edilerek analiz edilir.
• Veri temizleme: Aykırı değerlerin tespiti ve işlenmesi, modelin genelleme yeteneğini artırır. Aykırı değerlerin modele dahil edilip edilmemesinin etkisi, doğruluk skorlarıyla ölçülebilir.

Etkinin Ölçülmesi

Her bir veri ön işleme adımından sonra model yeniden eğitilerek doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi performans metrikleri karşılaştırılır. Böylece hangi adımın model doğruluğunu ne yönde etkilediği somut olarak gözlemlenir. Ayrıca çapraz doğrulama gibi yöntemlerle sonuçların genellenebilirliği test edilebilir. Kısacası, titiz bir analiz süreci sayesinde veri ön işleme adımlarının model performansı üzerindeki etkisi net olarak ortaya konabilir.