Çok Sınıflı Sınıflandırma İçin Dengesiz Veri Kümelerinin Yönetimi

Gerçek dünya veri kümeleri nadiren mükemmel dengededir ve bu da genellikle azınlık sınıflarında kötü performans gösteren makine öğrenimi modellerine yol açar. Güvenilir sistemler oluşturmak için, özellikle karmaşık çok sınıflı senaryolarda, eğimli veri dağılımlarını etkili bir şekilde nasıl ele alacağınızı bilmelisiniz. Bu kurs, dengesiz verileri yönetmek için temel stratejilerde size rehberlik eder. Yanıltıcı doğruluk metriklerine güvenmekten, adil ve doğru model tahminleri sağlayan sağlam örnekleme ve topluluk tekniklerini uygulamaya geçeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Sınıf dengesizliğinin temel kavramlarını ve standart doğruluğun neden başarısız olduğunu anlayın. - Eğitim verilerinizi dengelemek için SMOTE ve varyantları dahil olmak üzere eksik örnekleme ve aşırı örnekleme tekniklerini uygulayın. - Özellikle eğimli veri kümeleri için tasarlanmış gelişmiş topluluk yöntemlerini uygulayın. - Çok sınıflı problemler için Hassasiyet-Geri Çağırma eğrileri, F1-skoru ve Matthews Korelasyon Katsayısı gibi değerlendirme metriklerini yapılandırın. - Örnekleme yöntemlerini uygularken çapraz doğrulama sırasında veri sızıntısı gibi yaygın tuzaklardan kaçının. Sınıf dengesizliğinin temel terminolojisini ve teorik temellerini keşfederek başlayacak ve ardından uygulamalı kod örneklerine dalacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve adım adım programlama alıştırmaları aracılığıyla, bu teknikleri standart makine öğrenimi iş akışlarınıza nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, Python ve tahmin modellemesi hakkında temel bir anlayışa sahip, hevesli veri bilimcileri ve makine öğrenimi yeni başlayanları için tasarlanmıştır. Bugün gerçek dünya, kusurlu verileri işlemek için gereken tekniklerde ustalaşmaya başlayın.