F1 skoru, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir metrik olarak öne çıkar. Özellikle dengesiz sınıflandırma problemlerinde, yani sınıflar arasında örnek sayıları farklı olan durumlarda kullanışlıdır. F1 skoru, hassasiyet (precision) ve geri çağrı (recall) ölçümlerini birleştirir.
F1 skoru şu şekilde hesaplanır:
Hassasiyet (Precision): Hassasiyet, pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma olasılığını ölçer. Aşağıdaki formülle hes
Lineer regresyon, bir bağımlı değişkenin (genellikle "y" olarak temsil edilir) bir veya daha fazla bağımsız değişkenle (genellikle "x" olarak temsil edilir) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntem, değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamamıza, gelecekteki değerleri tahmin etmemize ve verileri analiz etmemize yardımcı olur.
Lineer regresyon iki ana türde gelir:
Basit Lineer Regresyon
Tek bir bağımsız değişkenin (x) kullanıldığı bir
Regresyon (Regression), makine öğrenme ve istatistik alanlarında kullanılan bir gözetimli öğrenme yöntemidir. Bu yöntem, bir bağımlı değişkenin (çoğunlukla sürekli bir sayısal değer) bir veya daha fazla bağımsız değişkenle nasıl ilişkilendiğini ve bu ilişkinin modelini oluşturmayı amaçlar. Regresyon, genellikle sayısal tahminler yapmak veya bağımlı değişkenin davranışını anlamak için kullanılır.
İşte regresyonun temel unsurları:
Bağımlı Değişken (Dependent Variable): Regresyon analizin
Sınıflandırma ve regresyon, makine öğrenme alanında iki temel türde gözetimli öğrenme problemini ifade eder. İşte bu iki kavramın açıklamaları:
Sınıflandırma (Classification):
Sınıflandırma, bir makine öğrenme modelinin bir veri noktasını bir veya daha fazla sınıfa ataması gereken bir gözetimli öğrenme türüdür.
Bu tür problemlerde çıktı, genellikle sınıf etiketleri veya kategorileri içerir. Örneğin, bir e-postanın spam (istenmeyen) veya spam olmayan bir kategoriye atanması, bir gö
Eğitim Verileri (Training Data):
Eğitim verileri, makine öğrenme modelinin eğitildiği ve öğrenme sürecinin gerçekleştiği veri kümesidir.
Bu veri kümesi, modelin görevini anlamasına ve verilerdeki desenleri tanımasına yardımcı olur.
Eğitim verileri, girdi verileri (özellikler) ile bu girdilere karşılık gelen hedef çıktılar (etiketler) içerir. Model, bu eğitim verilerini kullanarak etiketleri tahmin etmeyi öğrenir.
Eğitim verilerinin kalitesi, modelin performansını önemli ölçüd
Özellik (Feature): Veri noktalarını veya örnekleri temsil eden değişkenler veya öznitelikler. Özellikler, modele girdi olarak verilir ve verinin temel özelliklerini ifade eder.
Etiket (Label): Denetimli öğrenme problemlerinde, her veri örneğinin hedef çıktısı veya sınıf etiketi. Öğrenme süreci, bu etiketleri tahmin etmeye çalışır.
Veri Kümesi (Dataset): Eğitim ve test için kullanılan örneklerin veya veri noktalarının toplamı. Veri kümesi, özellikler ve etiketlerden oluşur.
Model:
Makine öğrenmesi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevi veya işlemi belirli bir veri ve deneyim temelinde otomatik olarak öğrenmesine ve geliştirmesine izin veren bir yapay zeka alt dalıdır. Makine öğrenmesi, karmaşık problemleri çözmek ve insan müdahalesi olmadan modelleri eğitmek için istatistik, veri madenciliği, matematik ve programlamayı bir araya getirir. İşte makine öğrenmesinin temel bileşenleri ve kavramları:
Veri: Makine öğrenmesi algoritmaları, veri üzeri