Dengesiz Veri Yöntem Seçimi Rehberi

Dengesiz veri (imbalanced data), hedef sınıfların dağılımının eşit olmaması—çoğu pratik senaryoda “azınlık sınıfı”nın çok küçük kalması—durumudur. Tıbbi tarama (%1–10 pozitif), sahtekârlık tespiti (%0.1–1 sahte), churn analizi (%5–20 terk), arıza kestirimi…

0 Yorum

Çapraz Doğrulama Yöntem Seçimi Rehberi

Çapraz doğrulama (Cross-Validation, CV), bir modelin genellenebilirlik performansını tahmin etmek ve aşırı uyum(overfitting) riskini azaltmak için en güvenilir deney tasarımlarından biridir. Ancak CV, “k-kat” deyip geçilecek bir düğme değildir: Veri…

0 Yorum

LASSO mı Ridge mi? Yöntem Seçimi Rehberi

Regresyon modellerinde çok sayıda aday değişken (p) ve nispeten sınırlı gözlem (n) olduğunda, klasik OLS’in varyansı şişer, genellenebilirlik düşer ve yorumlar kararsızlaşır. Düzenlileştirme (regularization), bu darboğazı çözmek için katsayıları küçülten…

0 Yorum

Lojistik Regresyon Yöntem Seçimi Rehberi

Lojistik regresyon, ikili (0/1) sonuç değişkenlerini açıklamada en yaygın kullanılan ve yorumlanabilirliği yüksek istatistiksel modellerden biridir. Sağlık bilimlerinden eğitim araştırmalarına, pazarlamadan bilişime dek geniş bir yelpazede “olay oldu/olmadı”, “başardı/başaramadı”, “terk…

0 Yorum