Veri Ön İşleme ve Model Performansına Etkisi

Veri bilimi projelerinde veri ön işleme, modelin başarısı için temel bir adımdır. Ham veriler genellikle eksik, hatalı ya da tutarsız bilgiler içerebilir. Bu tür sorunlar, modelin öğrenme kapasitesini sınırlayarak doğruluk oranını düşürebilir. Veri ön işleme, verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve uygun formata getirilmesini kapsar. Böylece modelin veriden en iyi şekilde faydalanması sağlanır.

Model Performansı Üzerindeki Başlıca Etkiler

• Eksik veya Hatalı Verilerin Düzeltilmesi: Eksik değerlerin uygun yöntemlerle doldurulması veya hatalı verilerin ayıklanması, modelin yanlış öğrenmesini önler ve genelleme yeteneğini artırır.
• Ölçeklendirme ve Normalizasyon: Özellikle regresyon ve mesafe tabanlı algoritmalarda, veri ölçekleri arasındaki farklar modelin performansını olumsuz etkileyebilir. Normalizasyon sayesinde tüm özellikler aynı ölçek aralığına getirilir ve modelin daha stabil öğrenmesi sağlanır.
• Kategori Kodlama: Sayısal olmayan verilerin uygun şekilde kodlanması, modelin bu değişkenlerden anlamlı ilişkiler öğrenmesine yardımcı olur.
• Gürültü Azaltma: Aykırı ve tutarsız verilerin temizlenmesi, modelin yanlış örneklerden etkilenmesini engeller.
• Boyut indirgeme: Gereksiz veya düşük bilgili özelliklerin çıkarılması, modelin daha hızlı ve doğru sonuçlar üretmesini sağlar.

Sonuç olarak, veri ön işleme aşamasında yapılan her adım, makine öğrenmesi modellerinin doğruluk, güvenilirlik ve genelleme kapasitesini doğrudan etkiler. İyi hazırlanmış veriler, daha başarılı ve güvenilir tahminler elde edilmesini mümkün kılar.