Overfitting: Nasıl Anlar ve Önleriz? Makine öğrenimi ve veri bilimi dünyasında, modellerimizin performansını değerlendirirken karşılaştığımız en büyük problemlerden biri overfitting, yani aşırı öğrenmedir. Overfitting, modelimizin eğitim verisinde çok iyi performans…
Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma problemlerinde model performansını değerlendirmek için kullanılan önemli bir araçtır. Ayrıca "hata matrisi" veya "karmaşıklık tablosu" olarak da adlandırılır. Bu matris, tahmin edilen sınıf etiketleri ile gerçek sınıf…
Dijital çağın gelişmesiyle birlikte işletmeler, kararlarını verirken daha veri odaklı bir yaklaşım benimsemeye başladılar. Veri bilimi, bu süreçte önemli bir role sahip olmuştur. Veri bilimi, büyük veri setlerini analiz ederek…
Veri analitiği, günümüzde iş dünyasında büyük önem kazanan bir disiplindir. Ancak, veri analitiği sonuçlarının doğruluğu ve güvenilirliği, veri ön işleme adı verilen temel bir aşamaya bağlıdır. Veri Ön İşleme, ham…
Veri görselleştirmesi, veri analizinde önemli bir rol oynar. Verileri anlamak ve etkili bir şekilde sunmak için çeşitli grafik türleri kullanılır. Bar grafiği ve histogram grafiği, verileri görsel olarak temsil etmek…
Veri bilimi, işletmelerin büyük miktarda veriyi anlamlı bilgilere dönüştürmelerini sağlayan bir disiplindir. Bu süreçte, verileri analiz ederek işletmeler müşteri davranışlarını, trendleri ve potansiyel fırsatları anlamak için kullanabilirler. Bu noktada, veri…
Veri, günümüzde işletmeler için en değerli varlıklardan biri haline gelmiştir. Ancak, verilerin anlamını ve içerdikleri bilgileri ortaya çıkarmak, karar alma süreçlerinde önemli bir adımdır. Bu noktada, Keşifçi Veri Analizi (EDA),…
Karar ağacı algoritması, makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanında sıkça kullanılan bir sınıflandırma ve regresyon yöntemidir. Bu algoritma, karmaşık veri kümesini daha küçük, daha anlaşılır karar ağaçlarına dönüştürerek veri analizinde…
Standardscaler, makine öğrenmesi ve veri analizi gibi alanlarda kullanılan bir ön işleme yöntemidir. Bu yöntem, verilerin ölçeklendirilmesi ve normalize edilmesi işlemlerini gerçekleştirir. Standardscaler Nedir? Standardscaler, veri setinin her bir öznitelik…
. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları Nedir? Denetimsiz öğrenme algoritmaları, verilerin özelliklerini ve yapılarını keşfetmek için kullanılan makine öğrenmesi teknikleridir. Bu algoritmalar, etiketli verilerin kullanılmadığı durumlarda kullanışlıdır. Bu nedenle, verilerin etiketlenmesi gerektiği…