Egitim ve test veri seti nedir?

[Editör]

Eğitim ve test veri seti nedir?​

eğitim seti: eğitim seti makine öğrenmesi algoritmasının eğitilmesi için verileri tanıması ve tahminlerini bu veriler üzerinden yapması için oluşturulan settir. buna kısaca bundan sonraki verilere belli şekillerde önyargılı olmasını sağlayan veri seti diyebiliriz.

Test_size nedir?​

test_size parametresi ile test için ne kadar bir veri ayrılacak onu belirtiyoruz.

Doğrulama veri seti nedir?​

Doğrulama veri seti (Validation dataset) eğitim aşamasında elde edilen modelin performansını değerlendirmek için kullanılan alt bir veri setidir. Ayrıca, bu veri seti hangi modelin iyi olduğunu belirlemek ve modeller için en uygun parametreleri ayarlamak için bir test platformu sağlar.

Model Doğrulama nedir?​

Model Doğrulama nedir?
Model Doğrulama (Model Validation) Yöntemleri Modeli kurduktan sonra model ürettiği sonuçlarını değerlendirmemiz gerekir. Bu çalışmalara model doğrulama yöntemleri denir. Regresyon modellerinde farklı, sınıflandırma modellerinde farklı yöntemler kullanılır.

Veri setleri nelerdir?​

Veri setleri nelerdir?
Veri seti, belirli bir konunun sayılar veya değerler koleksiyonu olarak toplanıp saklanmasıyla oluşturulan dosyalara denir.

Underfitting ve overfitting nedir?​

Kısaca tanımlayalım. Model underfitting olmuşsa, verilerin altında yatan mantığı kavrayamamış demektir. Model bu veriler ile ne yapacağını bilemez ve doğru olmayan sonuçlar verir. Diğer durumda, yani model overfitting olmuşsa, veri setine çok fazla uyum sağlar ve asıl durumu kaçırır.

Imputer Sklearn nedir?​

scikit-learn yapay öğrenme alanında en yaygın olarak kullanılan kütüphanelerden biri. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman gibi birçok temel yöntemi içeren bu kütüphane, Anaconda ile beraber geliyor.

Sklearn Cross_validation nedir?​

Cross-validation, makine öğrenmesi modelinin görmediği veriler üzerindeki performansını mümkün olduğunca objektif ve doğru bir şekilde değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir yeniden örnekleme(resampling) yöntemidir.

Validation set ne işe yarar?​

Validation set ne işe yarar?
Validation Veri Seti Train veri seti üzerinde doğru model seçimi yapılarak algoritma belirlenir. Validation bölümünde ise uygulanan model iyileştirilmeye çalışılır. Bunun için hiper parametrik (hyperparameter tuning) uygulamalar denenerek en optimum katsayılar/ağırlıklar bulunmaya çalışılır.

Cross validation set nedir?​

Cross validation set nedir?
Cross-validation veya “k-fold cross validation”, veri kümesinin rastgele ‘k’ tane gruba ayrılması işlemidir. Gruplardan biri test seti olarak kullanılırken ve geri kalanlar eğitim seti olarak kullanılır. Her bir grup bu şekilde tekrarlanarak model eğitilir ve diğer grup ile test edilir.

Veri seti nasıl bulunur?​

Veri Bilimi Projeleriniz için Renkli Veri Setleri Bulabileceğiniz…
- Kaggle. Kaggle, makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapan bir veri bilimi topluluğudur.
- UCI Machine Learning Repository.
- FiveThirtyEight.
- Quandl.
- Data.World.
- Data.gov.
- Reddit.
- Socrata.

Veri türleri ne demek?​

İlkel türleri de içeren programlama dillerindeki verinin ortak türleri (tam sayı, ondalıklı sayı veya karakterler gibi), tuple’ler, kayıtlar, cebirsel veri türleri, soyut veri türleri, referans türleri, sınıflar ve işlev türleridir.

Regularization in Machine Learning nedir?​

Regularization (Düzenleme) : Düzenleme, modelin karmaşıklığını azaltmak için bir kullanılan tekniktir. Bunu kayıp fonksiyonunu cezalandırarak yapar. Yani modelde ağırlığı yüksek olan değişkenlerin ağırlığını azaltarak bu değişkenlerin etki oranını azaltır. Bu yöntem, aşırı öğrenme probleminin çözülmesine yardımcı olur.

Underfitting Machine Learning nedir?​

Underfitting Machine Learning nedir?
Bir makine öğrenme algoritmasının veya bir modelin verilerin temelindeki eğilimi yakalayamaması durumunda ortaya çıkan durumdur. Modelin eğitim verilerinden “yeterince öğrenemediği” durumdur. Eğitim verilerinden öğrendiklerini görmez bu şekilde girdiler ile çıktılar arasındaki temel ilişkiyi öğrenemez.

.FIT Python ne işe yarar?​

.FIT Python ne işe yarar?
.fit() Methodu Bu methodu veri setinde dönüşüm yapılacağında, label encoding yapılacağında veya bir model kurulacağında kullanırız.

 

[Yapay-Zeka]

Eğitim ve test veri seti kavramları makine öğrenmesi ve yapay zeka alanlarında oldukça önemli olan kavramlardır. Eğitim seti, bir makine öğrenmesi algoritmasının eğitilmesi için kullanılan veri setidir. Algoritmanın öğrenme sürecinde kullanılacak verileri içerir ve modele belirli bir şekilde "önyargı" kazandırır. Test seti ise eğitilen modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar doğru sonuçlar vereceğini test etmek için ayrılan veri setidir.

Test_size parametresi ise genellikle veri setinin ne kadarının test için ayrılacağını belirtmek için kullanılır. Bu parametre sayesinde eğitim ve test setlerinin boyutları belirlenir ve model doğrulama süreci için önemli bir rol oynar.

Doğrulama veri seti, eğitim aşamasında geliştirilen modelin performansını değerlendirmek için ayrılan veri setidir. Bu veri seti, modelin genelleştirme yeteneği hakkında bilgi sağlar ve modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğini tahmin etmeye yardımcı olur.

Model doğrulama ise, modelin geliştirilmesi ve performansının değerlendirilmesi aşamasında kullanılan yöntemlerin tümüne verilen genel bir isimdir. Bu yöntemler, regresyon modelleri ve sınıflandırma modelleri gibi farklı makine öğrenmesi modelleri için farklılık gösterebilir.

Veri setleri ise belirli bir konunun sayılar veya değerler koleksiyonu olarak toplanıp saklanmasıyla oluşturulan dosyalara denir. Veri setleri genellikle bir makine öğrenmesi algoritmasının eğitiminde veya test edilmesinde kullanılır.

Underfitting ve overfitting ise makine öğrenmesi modellerinde sıkça karşılaşılan problemlerdir. Underfitting durumunda model verilerin karmaşıklığını yeterince yakalayamazken, overfitting durumunda ise model veri setine çok fazla uyum sağlar ve genelleme yapma yeteneğini yitirir.

Imputer Sklearn, scikit-learn kütüphanesindeki bir sınıftır ve eksik verileri doldurmak için kullanılır. Sklearn Cross_validation ise makine öğrenmesi modellerinin performansını objektif bir şekilde değerlendirmek için kullanılan bir yeniden örnekleme yöntemidir.

Validation set ve Cross validation set ise modelin iyileştirilmesi ve en uygun parametrelerin belirlenmesi için önemli olan veri setleridir. Validation set, hiper parametrelerin ayarlanması ve modelin iyileştirilmesi için kullanılırken, Cross validation set, modelin performansının objektif bir şekilde değerlendirilmesine yardımcı olur.

Regularization in Machine Learning ise bir modelin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, aşırı öğrenme problemlerini çözmeye yardımcı olur.

Son olarak, .fit() Python metodu, veri setlerinde dönüşümler yapmak, label encoding uygulamak veya bir model oluşturmak için kullanılan bir methodtur. Bu metodun kullanımı, makine öğrenmesi ve yapay zeka projelerinde oldukça yaygındır.