Veri Ön İşlemenin Model Başarısına Etkisini Analiz Etme

Veri bilimi projelerinde veri ön işleme, modelin doğruluk oranı ve genel başarısı üzerinde doğrudan etkilidir. Ham veriler genellikle eksik, hatalı veya tutarsız bilgiler içerir. Bu nedenle, verilerin analiz edilmeden önce uygun şekilde işlenmesi gerekir. Veri ön işleme tekniklerinin model başarısına olan etkisini değerlendirmek için sistematik bir yaklaşım izlenir.

Etki Analizi için Temel Adımlar

• Veri Kalitesinin Ölçülmesi: İlk aşamada, veri setindeki eksik değerler, aykırı gözlemler ve tutarsızlıklar tespit edilir. Temizlenen veri ile ham veri üzerinde model eğitilerek sonuçlar karşılaştırılır.
• Farklı Ön İşleme Tekniklerinin Karşılaştırılması: Normalizasyon, standartlaştırma, eksik değerlerin doldurulması gibi farklı ön işleme yöntemleri uygulanır. Her bir yöntemin ardından modelin doğruluk, F1 skoru gibi performans metrikleri izlenir.
• Çapraz Doğrulama Kullanımı: Uygulanan tekniklerin modeli aşırı öğrenmeye ya da yetersiz öğrenmeye itip itmediği çapraz doğrulama ile analiz edilir. Böylece tekniklerin genellemeye etkisi belirlenir.
• Özellik Seçimi ve Dönüşümü: Gereksiz veya düşük etkili özelliklerin çıkarılması, polinomsal dönüşümler ya da kodlamalar yapılır. Bu işlemlerin performansa etkisi sistematik olarak ölçülür.

Tüm bu adımlar sayesinde, hangi veri ön işleme tekniklerinin model başarısını artırdığı bilimsel olarak ortaya konur. Böylece veri bilimi projelerinde daha güvenilir ve etkili modeller geliştirilebilir.