Veri İşlemeyi Anlamak

Makine öğreniminde veri işleme, modelin başarısını büyük ölçüde etkileyen kritik bir adımdır. Verinin işlenmesi, ham verinin makine öğrenimi algoritmalarının anlayabileceği ve kullanabileceği bir formata dönüştürülmesini içerir. İşte veri işlemenin temel aşamaları ve kavramları:

1. Veri Toplama

Veri işleme sürecinin ilk adımı, analiz edilecek ve modelde kullanılacak verilerin toplanmasıdır. Bu veri çeşitli kaynaklardan gelebilir: veritabanları, dosyalar, web kazıyıcıları, sensörler, vs.

2. Veri Temizleme

Veri toplandıktan sonra, verinin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için temizlenmesi gerekir. Bu aşamada karşılaşılan yaygın problemler şunlardır:

• Eksik Veriler: Boş veya eksik değerler. Çözümler arasında veriyi doldurmak (imputation) veya eksik verileri içeren kayıtları kaldırmak yer alır.
• Gürültü ve Hatalar: Yanlış veya tutarsız veriler. Hatalı verilerin düzeltilmesi veya çıkarılması gerekir.
• Yinelenen Veriler: Aynı verilerin birden fazla kez bulunması. Bu veriler temizlenmeli ve yalnızca gerekli veriler saklanmalıdır.

3. Veri Dönüştürme

Ham veriler genellikle modelin işlem yapabileceği formata dönüştürülmelidir. Bu adımda yapılan işlemler şunları içerir:

• Özellik Seçimi ve Mühendisliği: Modelin performansını artırmak için önemli özelliklerin seçilmesi ve yeni özelliklerin oluşturulması. Bu, verinin daha anlamlı hale gelmesine yardımcı olabilir.
• Öznitelik Ölçekleme: Özelliklerin aynı ölçek ve aralıkta olmasını sağlamak. Örneğin, standardizasyon (ortalama 0 ve standart sapma 1) veya normalizasyon (0 ile 1 arasında) teknikleri kullanılabilir.
• Kodlama: Kategorik verilerin sayısal formata dönüştürülmesi. Örneğin, "renk" özelliği için "kırmızı", "mavi" ve "yeşil" etiketleri sayısal değerlere dönüştürülmelidir (one-hot encoding gibi).

4. Veri Bölme

Modelin eğitim ve test aşamaları için veri genellikle iki veya daha fazla parçaya bölünür:

• Eğitim Seti: Modelin öğrenmesi için kullanılan veri seti.
• Doğrulama Seti: Modelin performansını değerlendirmek ve hiperparametreleri ayarlamak için kullanılan veri seti.
• Test Seti: Modelin nihai performansını ölçmek için kullanılan veri seti. Bu veri seti eğitim sırasında kullanılmaz.

5. Özellik Seçimi ve Azaltma

Veri setindeki gereksiz veya fazla özelliklerin azaltılması, modelin daha hızlı ve etkili çalışmasını sağlar. Özellik seçimi, modelin sadece en önemli özelliklere odaklanmasını sağlar. Özellik azaltma teknikleri arasında PCA (Principal Component Analysis) gibi yöntemler bulunur.

6. Veri Dengeleme

Sınıflar arasında dengesizlik durumlarında, yani bazı sınıfların diğerlerinden çok daha fazla örneğe sahip olduğu durumlarda, veri dengeleme teknikleri kullanılabilir. Bu teknikler şunları içerir:

• Oversampling: Azınlık sınıfının örneklerini artırma (örneğin, SMOTE yöntemi).
• Undersampling: Çoğunluk sınıfının örneklerini azaltma.

7. Veri Görselleştirme

Veriyi daha iyi anlamak ve analiz etmek için görselleştirme araçları kullanılır. Grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve diğer görselleştirme yöntemleri verinin yapısını ve ilişkilerini anlamak için yardımcı olabilir.

8. Veri Anlamlandırma

Son adımda, işlenmiş veri ile model sonuçları anlamlandırılır ve yorumlanır. Bu, modelin sonuçlarını iş stratejileriyle ve gerçek dünya ile ilişkilendirmek anlamına gelir.

Bu aşamalar, veri işleme sürecinde karşılaşılan yaygın adımlardır, ancak her veri seti ve problem özel olduğu için bu aşamalar farklılık gösterebilir. Başarılı bir veri işleme süreci, modelin doğruluğunu ve genel başarısını büyük ölçüde etkiler.