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

Özellik Seçimi Yöntem Seçimi Rehberi

Özellik seçimi (feature selection), bir modelin genellenebilirlik kapasitesini yükseltmek, aşırı uyumu (overfitting) azaltmak, hesaplama maliyetini düşürmek, yorumlanabilirlik sağlamak ve kimi durumlarda adalet/etik risklerini azaltmak için aday değişkenler arasından en bilgilendirici…

0 Yorum