Machine Learning Models (ML Models) Nedir?

Machine Learning Models (ML Models) Nedir?

Machine Learning Models, kısaca ML Models, bilgisayarların verilerden anlamlı içgörüler elde ederek ve belirli görevleri insan müdahalesi olmadan öğrenmesini sağlayan algoritma ve tekniklerin bütünüdür. Bu modeller, sayılar, resimler, videolar ve sesler gibi çeşitli veri türleri üzerinde çalışabilir, insan zekasına dayalı kararları simüle edebilir. Makine öğrenimi kavramı 1959’da Arthur Samuel tarafından ortaya atılmıştır. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri setlerinden desenler ve ilişkiler keşfederek verileri anlamlı hale getirir, bu da analistlere somut iş değerine dönüştürülebilecek içgörüler sunar. Basitçe söylemek gerekirse, makine öğrenimi modelleri, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi sürecinde önemli bir rol oynar, böylece tahminler, sınıflandırmalar veya öneriler gibi hedeflere ulaşılmasını sağlar.

Makine öğrenimi modelleri, yalnızca teknik bilgi gerektiren bir alan değil, aynı zamanda doğru algoritmaların seçimi ve uygulanmasıyla gerçek dünyadaki problemlere çözüm sunma potansiyeline sahip bir çalışma alanıdır. “Makine Öğrenmesi Nedir?”, “Makine Öğrenimi Model Öğrenme Türleri Nelerdir?”, “Makine Öğrenmesi Model Oluşturmak İçin En Sık Kullanılan Kütüphaneler Hangileridir?”, “Makine Öğrenmesinde Model Oluşturmak İçin Kullanılan Modeller Nelerdir?”, “Makine Öğrenmesi Modelleri Nasıl Kullanılır?” gibi sorulara yanıt arayarak, ML modellerinin temel prensiplerini, farklı türlerinin ve nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların veri analizine dayalı olarak belirli görevleri insan müdahalesi olmadan öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Bu süreçte, algoritmalar verilerden örüntüleri ve ilişkileri tanımlayarak tahminler veya kararlar alır. Makine öğrenmesi, geçmiş verilere dayalı öğrenme sürecini otomatikleştirerek geleneksel programlamadan ayrılır. Örneğin, bir makine öğrenmesi modeli, büyük bir veri seti üzerinde eğitilerek gelecekteki olayları tahmin edebilir.

Makine Öğrenimi Model Öğrenme Türleri Nelerdir?

Makine öğrenmesi, gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme ve yarı gözetimli öğrenme gibi farklı türlere ayrılır.

Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Gözetimli öğrenme, etiketlenmiş veri setleri ile çalışır. Her veri noktası bir giriş ve buna karşılık gelen doğru bir çıktı içerir. Model, bu ilişkileri öğrenerek yeni veriler üzerinde hedef çıktıyı tahmin etmeyi amaçlar. Örnek uygulamalar arasında hastalık teşhisi, müşteri tercihlerini tahmin etme, pazar segmentasyonu ve hisse senedi fiyatlarını tahmin etme bulunmaktadır.

Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Gözetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri setleri ile çalışır. Model, verilerdeki gizli desenleri, gruplamaları veya yapıları belirlemeye çalışır. Hedeflenen bir çıktı yoktur. Bu nedenle model kendi başına veri içerisindeki yapıyı anlayarak, gizli desenleri keşfederek veri noktaları arasındaki ilişkilerini bulur. Örnek uygulamalar arasında yüz tanıma ve biyometrik sistemler, yorumlar ve mesajların gruplandırılması, MRI ve X-ray görüntü analizi bulunmaktadır.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli öğrenme, bir modelin bir çevre ile etkileşime girdiği ve sonuçlarına göre ödül veya ceza aldığı bir öğrenme türüdür. Model, uzun vadeli ödülleri maksimize etmek için stratejiler geliştirir. Örnek uygulamalar arasında satranç ve Go, video oyunları, otonom araçların sürüş simülasyonları bulunmaktadır.

Yarı Gözetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning)

Yarı gözetimli öğrenme, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerden yararlanarak modeli eğitmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi yöntemidir. Etiketlenmiş verilerin az olduğu durumlarda, etiketlenmemiş verilerin yapısal bilgisi kullanılarak modelin doğruluğu artırılır. Bu yöntem, özellikle etiketleme maliyetinin yüksek olduğu büyük veri setlerinde tercih edilir. Örnek uygulamalar arasında yüz tanıma sistemleri, tıbbi görüntü analizi, sesli asistanlar, müşteri davranış analizleri bulunmaktadır.

Makine Öğrenmesinde Kullanılan Temel Kavramlar Nelerdir?

Bağımlı Değişken Nedir?

Bağımlı değişken bir modelin tahmin etmeye veya açıklamaya çalıştığı hedef/target değişken veya çıktı değişkenidir. Bu değişken, bağımsız değişkenlerden (özelliklerden) etkilenir ve bu nedenle sonuç ya da çıktı olarak adlandırılır. Bağımlı değişkenin doğru bir şekilde belirlenmesi, modelin başarısı için kritik öneme sahiptir.

Bağımsız Değişken Nedir?

Bağımsız değişken makine öğrenimi modelinin bağımlı değişkeni tahmin etmek veya açıklamak için kullandığı verilerdir. Model, bu değişkenler arasındaki desenleri ve ilişkileri öğrenerek hedef değişkeni (bağımlı değişkeni) tahmin eder.

Örnekler:

1. Regresyon Problemi’nde:
   • Tahmin edilen bağımlı değişken: Ev fiyatları
   • Bağımsız değişkenler: Ev büyüklüğü, oda sayısı, konum, yaş vb.
      
2. Sınıflandırma Problemi’nde:
   1. Tahmin edilen bağımlı değişken: Bir e-postanın spam olup olmadığı (Spam: 1, Spam değil: 0)
   2. Bağımsız değişkenler: E-posta metni, gönderen adresi, başlık içerikleri vb.

Underfitting (Eksik öğrenme) Nedir?

Underfitting, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verisindeki karmaşık desenleri öğrenememesi veya yeterince yakalayamaması durumudur. Bu, genellikle modelin çok basit olması (örneğin, düşük karmaşıklığa sahip bir algoritma veya az sayıda parametre kullanılması) ya da yetersiz eğitim süresi nedeniyle oluşur. Sonuç olarak, model hem eğitim hem de doğrulama/veri setlerinde düşük doğruluk sergiler.

Overfitting (Aşırı Öğrenme) Nedir?

Overfitting, modelin eğitim verisindeki desenleri ve gürültüyü gereğinden fazla öğrenmesi durumudur. Model, eğitim verisine mükemmel bir şekilde uyum sağlarken, yeni veriler üzerindeki tahmin gücünü kaybeder. Bu durum, modelin genelleme yeteneğini düşürür.

Doğru Model Nedir?

Doğru model, hem eğitim verisine hem de test (veya gerçek dünya) verilerine iyi bir şekilde genelleme yapabilen, yani ne underfitting (eksik öğrenme) ne de overfitting (aşırı öğrenme) problemi göstermeyen bir modeldir. Bu model, verideki desenleri doğru bir şekilde öğrenir ve yeni verilerle çalışırken yüksek performans sergiler.

Örnekler:

1. Doğru Modelin Belirlenmesi:
   1. Eğer bir ev fiyatı tahmini modelinde:
      1. Eğitim seti doğruluğu: %95
      2. Test seti doğruluğu: %92 ise bu, modelin genelleme yapabildiğini ve doğru bir model olduğunu gösterir.
          
2. Yanlış Modeller:
   1. Underfitting: Eğitim doğruluğu %60, test doğruluğu %55 (desenler öğrenilememiş).
   2. Overfitting: Eğitim doğruluğu %99, test doğruluğu %50 (aşırı öğrenme nedeniyle genelleme yapılamamış).

Makine Öğrenmesi Model Oluşturmak İçin En Sık Kullanılan Kütüphaneler Hangileridir?

Kütüphane Nedir?

Belirli işlevleri gerçekleştiren fonksiyonlar, sınıflar, veri yapılarını ve algoritmaları içeren bir kod koleksiyonudur. Programcılar, bu kodları projelerine dahil ederek karmaşık işlemleri kolayca gerçekleştirebilirler. Kütühanelerin kullanım amacı sık kullanılan işlevlerin yeniden kullanılabilir şekilde paketlenmesiyle yazılım geliştirmeyi hızlandırmak ve kod tekrarını önlemeye yardımcı olur.

• TensorFlow: Google'ın makine öğrenmesi kütüphanesidir. Makine öğrenmesi uygulamaları için en popüler araçlardan biridir. Veri analizi ve model geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak için geniş bir algoritma ve araç seti sunar. Scikit-learn, makine öğrenmesi problemleriyle çalışırken sıkça tercih edilir çünkü kullanımı kolay, iyi belgelenmiş ve güçlüdür.
• Keras: Tensor Flow üzerinde çalışan bir makine öğrenmesi kütüphanesidir. Yapay sinir ağları ile derin öğrenme modelleri geliştirmek için kullanılır. Keras, kullanıcı dostu bir arayüz sağlayarak derin öğrenme modellerinin kolayca tanımlanmasını, eğitilmesini ve değerlendirilmesini mümkün kılar.
• Scikit-learn: Scikit-learn, makine öğrenmesi ve veri analizi projeleri için kullanılan en popüler kütüphanelerden biridir. Python ekosistemi içinde güçlü bir yere sahiptir ve veri bilimciler ile makine öğrenmesi uzmanları tarafından sıklıkla tercih edilir.
• NumPy: Matematiksel işlemler, çok boyutlu diziler (arrays) ve matris işlemleri yapmak için kullanılan temel bir araçtır. NumPy, bilimsel hesaplamalar için Python ekosisteminin temel taşlarından biri olup, diğer birçok popüler kütüphanenin (örneğin: Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) altyapısında yer alır.
• Pandas: Veri analizi ile veri işleme için yaygın olarak kullanılır. Pandas, veri biliminde temel bir araçtır ve yapılandırılmış (tablo formatında) veriler üzerinde çalışmayı oldukça kolaylaştırır. Hem küçük hem de büyük veri kümeleriyle çalışmak için tasarlanmıştır ve kullanıcıya esnek, güçlü araçlar sunar.
• Seaborn: Veri görselleştirme için kullanılır. Seaborn, özellikle istatistiksel grafikler oluşturmak için tasarlanmış, Matplotlib üzerine inşa edilmiş bir kütüphanedir. Verilerinizi görselleştirme sürecini hem kolaylaştırır hem de estetik açıdan daha çekici hale getirir.

Makine Öğrenmesinde Model Oluşturmak İçin Kullanılan Modeller Nelerdir?

Makine öğreniminde model oluşturma, farklı problem türlerine (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) yönelik olarak çeşitli yaklaşımları içerir. Bu modeller, veri türüne ve çözülmek istenen probleme göre farklı kategorilere ayrılır. Her bir model, belirli bir problem türünde en iyi performansı göstermek üzere tasarlanmıştır. İşte makine öğreniminde en yaygın olarak kullanılan model türleri ve bunların uygulama alanları:

1. Sınıflandırma Modelleri (Classification Models)

Sınıflandırma modelleri, verileri belirli kategorilere ayırmak için kullanılır. Bu modeller, e-posta  spam tespiti, hastalık teşhisi ve görüntüde nesne tanıma gibi alanlarda yaygın olarak uygulanır. Verilerin doğru sınıflara yerleştirilmesi, birçok farklı sektörde kritik bir rol oynar.

• Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
• Karar Ağaçları ve Rassal Orman (Decision Trees, Random Forest)
• Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM)
• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN)
• Naive Bayes
• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks - ANN)

2. Regresyon Modelleri (Regression Models)

Regresyon modelleri, sürekli bir değişkeni tahmin etmek için kullanılır. Ev fiyatı tahmini, satış tahmini ve zaman serisi analizi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Bu modeller, gelecekteki değerleri tahmin ederek karar destek sistemlerine yardımcı olur.

• Lineer Regresyon (Linear Regression)
• Çoklu Doğrusal Regresyon (Multiple Linear Regression)
• Ridge ve Lasso Regresyonu
• Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Regression - SVR)
• Karar Ağaçları ve Rassal Ormanlar (Decision Trees, Random Forest)
• Boosting Algoritmaları: XGBoost, AdaBoost, LightGBM

3. Kümeleme Modelleri (Clustering Models)

Kümeleme modelleri, verileri benzerliklerine göre gruplandırmak için kullanılan gözetimsiz öğrenme yöntemleridir. Müşteri segmentasyonu, genetik veri analizi ve anomali tespiti gibi alanlarda sıkça uygulanır. Bu modeller, veri içindeki yapıları keşfederek daha anlamlı analizler yapılmasına olanak tanır.

• K-Ortalamalar (K-Means)
• Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering)
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering)
• Gaussian Mixture Models (GMM)

4. Boyut Azaltma Modelleri (Dimensionality Reduction Models)

Boyut azaltma modelleri, verilerdeki gereksiz boyutları azaltarak analizi daha verimli hale getirir. Bu modeller, veri görselleştirme, özellik seçimi ve gürültü azaltma gibi alanlarda kullanılır. Amaç, daha anlamlı ve yönetilebilir veri setleri elde etmektir.

• Principal Component Analysis (PCA)
• t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

5. Pekiştirmeli Öğrenme Modelleri (Reinforcement Learning Models)

Pekiştirmeli öğrenme modelleri, bir ajanının ödül/ceza mekanizmasıyla çevresinde öğrenmesini sağlar. Bu modeller, robotik, oyunlarda yapay zeka (ör. AlphaGo) ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. Amaç, ajanın en iyi eylemleri seçerek ödülleri maksimize etmesidir.

• Q-Learning
• Deep Q-Networks (DQN)
• Policy Gradient Algoritmaları
• Actor-Critic Modelleri

6. Derin Öğrenme Modelleri (Deep Learning Models)

Derin öğrenme modelleri, büyük veri setlerinde ve karmaşık problemlerde etkin bir şekilde kullanılır. Görüntü ve video analizi, doğal dil işleme (NLP) ve ses tanıma gibi alanlarda yaygın olarak uygulanır. Bu modeller, çok katmanlı yapıları sayesinde verilerdeki derin özellikleri öğrenebilir.

• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks - ANN)
• Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN): Görüntü işleme.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN): Zaman serisi ve dil işleme.
• Transformer Modelleri: GPT, BERT gibi dil modelleri.

7. Hibrit Modeller (Hybrid Models)

Hibrit modeller, birden fazla modelin bir arada kullanılmasıyla oluşturulur. Karmaşık sınıflandırma ve regresyon problemleri ile tahmin doğruluğunu artırmak için tercih edilir. Bu modeller, farklı algoritmaların güçlü yönlerini birleştirerek daha etkin sonuçlar sağlar.

• Bagging: Bootstrap Aggregating (Örn: Random Forest).
• Boosting: Hataları iteratif olarak azaltır (XGBoost, LightGBM).
• Stacking: Farklı modellerin çıktıları birleştirilir.

Makine Öğrenmesi Modelleri Nasıl Kullanılır?

Makine öğreniminde model oluşturma süreci, veri hazırlığı, model seçimi, eğitim, doğrulama ve değerlendirme gibi bir dizi adımdan oluşur. Her adım, modelin doğruluğunu ve etkinliğini artırmayı hedefler. Bu süreç, doğru sonuçlar elde etmek için dikkatle planlanmalı ve uygulanmalıdır. Aşağıda, bu sürecin genel hatlarıyla nasıl işlediği adım adım açıklayalım.

Adım 1: Problem Tanımı ve Hedef Belirleme

Problem tanımı, çözülmek istenen problemin net bir şekilde belirlenmesini içerir. Bu aşamada, hedefin hangi problem türüne ait olduğu da belirlenir: sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi. Hedefin doğru bir şekilde belirlenmesi, modelin seçilmesi için temel bir adımdır.

Adım 2: Veri Toplama

Veri toplama adımında, modelin eğitilmesi için gerekli olan veriler toplanır. Bu veriler, farklı kaynaklardan elde edilebilir, örneğin veritabanı, API veya web üzerinden. Verinin kalitesi ve çeşitliliği, modelin başarısını doğrudan etkileyen önemli bir faktördür.

Adım 3: Veri Ön İşleme ve Hazırlama

Veri ön işleme ve hazırlama, modelin daha doğru ve verimli sonuçlar üretmesi için veriyi analiz edilmeye uygun hale getirir. Bu adım, eksik verilerin giderilmesi, verilerin temizlenmesi ve uygun özelliklerin seçilmesini içerir. 

• Eksik Veri İşleme: Verisetindeki eksik değerlerin uygun şekilde doldurulmasını veya kaldırılmasını içerir. Bu işlem, modelin doğruluğunu olumsuz etkilememesi için önemlidir. Eksik verilerin doğru bir şekilde işlenmesi, verinin tutarlılığını sağlar.
• Ölçeklendirme ve Normalizasyon: Verisetindeki özelliklerin aynı ölçek aralığına getirilmesini sağlar. Bu işlem, özellikle farklı birimlere sahip verilerle çalışırken önemlidir. Özelliklerin aynı aralığa getirilmesi, modelin daha sağlıklı öğrenmesine yardımcı olur.
• Ayıklama ve Temizleme: Verisetindeki gürültülü veya hatalı verilerin temizlenmesini içerir. Bu adım, modelin doğruluğunu artırmak için kritik öneme sahiptir. Verilerin doğru ve güvenilir olması, modelin sağlıklı sonuçlar üretmesini sağlar.
• Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Modelin daha etkili öğrenebilmesi için veriden anlamlı özellikler çıkarmayı içerir. Bu işlem, verisetindeki ham veriyi anlamlı bilgilere dönüştürerek modelin performansını artırır. Uygun özelliklerin seçilmesi, modelin doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirir.

Adım 4 : Veri Setini Bölme

Veri seti genellikle eğitim, doğrulama ve test olarak üç gruba ayrılır. Ancak bazı durumlarda yalnızca eğitim ve test setleri kullanılarak model eğitilebilir. Doğrulama seti genellikle daha gelişmiş model optimizasyon teknikleri kullanıldığında gereklidir. Bu bölme, modelin genellenebilirliğini sağlamak için önemlidir.

• Eğitim Seti (Training Set): Modelin öğrenmesi için kullanılan veri kısmıdır. Model, bu veriyi kullanarak parametrelerini öğrenir. Genellikle verinin %70-%80'lik bir kısmı eğitim seti olarak ayrılır. 
• Test Seti (Test Set): Modelin son performansını ve nihai doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Eğitim sırasında model bu veriyi görmez. Genellikle verinin %10-%15'i test setine ayrılır.
• Doğrulama Seti (Validation Set): Modelin hiperparametrelerini ayarlamak ve eğitim sürecini optimize etmek için kullanılır. Doğrulama seti, modelin overfitting (aşırı öğrenme) yapmasını engellemeye yardımcı olur. Genellikle verinin %10-%15'i doğrulama setine ayrılır. Bu aşama, özellikle hiperparametre optimizasyonu yapılıyorsa önemlidir.

Veri setini genellikle %70-%80 eğitim, %10-%15 doğrulama ve %10-%15 test setlerine ayırmak yaygın bir yaklaşımdır. Ancak, bu oranlar verinin büyüklüğüne ve probleme göre değişebilir. Küçük veri setlerinde, daha fazla veri kullanabilmek için eğitim seti oranı artırılabilir.

Adım 5: Model Seçimi

Model seçimi adımında, çözülmek istenen probleme uygun algoritma seçilmelidir. Bu seçim, problemin türüne (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) göre yapılır. Uygun algoritmanın seçilmesi, modelin başarısını doğrudan etkiler.

• Sınıflandırma problemleri için karar ağaçları ve lojistik regresyon algoritmaları tercih edilebilir. Bu yöntemler, verileri belirli kategorilere ayırmak için uygundur.
• Regresyon problemleri için lineer regresyon ve random forest gibi algoritmalar tercih edilebilir. Bu algoritmalar, sürekli bir değişkeni tahmin etmek için kullanılır.
• Kümeleme problemlerinde K-Means ve DBSCAN gibi algoritmalar tercih edilebilir. Bu yöntemler, verileri benzerliklerine göre gruplamak için uygundur.

Adım 6: Model Eğitimi

Model eğitimi, seçilen algoritmanın eğitim verisi üzerinde çalıştırılmasıyla yapılır. Bu adımda, modelin girdiler ile çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenmesine izin verilir. Eğitim süreci, modelin doğru tahminlerde bulunabilmesi için önemlidir.

Adım 7: Model Doğrulama ve Optimizasyon

Model doğrulama ve optimizasyon adımında, modelin performansı doğrulama seti üzerinde test edilir. Bu aşamada, hiperparametre optimizasyonu (Grid Search, Random Search gibi yöntemlerle) kullanılarak modelin performansı artırılabilir. Doğru ayarlamalar, modelin doğruluğunu ve genellenebilirliğini iyileştirir.

Adım  8: Modelin Değerlendirilmesi

Modelin değerlendirilmesi adımında, test seti üzerinde modelin genel performansı ölçülür. Bu değerlendirme, doğruluk, F1 skoru, ROC eğrisi veya R² gibi uygun metrikler kullanılarak yapılır. Kullanılan ölçüt, modelin ne kadar başarılı olduğunu belirlemede önemlidir.
Her bir model türü için farklı olan değerlendirme metriklerini daha yakından inceleyelim:

Sınıflandırma İçin Değerlendirme Metrikleri:

• Doğruluk (Accuracy): Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örneklere oranıdır. Genellikle genel performansı ölçer.
• F1 Skoru: Precision ve Recall’un harmonik ortalamasıdır. Dengesiz veri setlerinde sınıflandırma performansını daha iyi ölçer.
• Precision (Kesinlik): Pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma oranıdır. Yanlış pozitifleri azaltmayı hedefler.
• Recall (Duyarlılık): Gerçek pozitif örneklerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini ölçer. Yanlış negatifi azaltmaya odaklanır.
• ROC Eğrisi ve AUC: ROC eğrisi, modelin çeşitli eşik değerleriyle doğruluk ve hataları görselleştirir. AUC(Area Under the Curve) ise bu eğrinin altında kalan alanı ölçer; daha yüksek AUC, daha iyi bir model anlamına gelir.

Regresyon İçin Değerlendirme Metrikleri:

• Ortalama Mutlak Hata (MAE): Tahminlerin gerçek değerlerden ne kadar uzaklaştığını ölçer, ancak her hata için eşit bir ceza uygular.
• Ortalama Kare Hata (MSE): Hataların karelerinin ortalamasıdır, büyük hataları daha fazla cezalandırır.
• Kök Ortalama Kare Hata (RMSE): MSE’nin kareköküdür, orijinal veri aralığında hata ölçümü sağlar ve büyük hataları vurgular.
• R² Skoru (Determinasyon Katsayısı): Modelin veri setindeki varyansı ne kadar açıkladığını gösterir. Yüksek R², modelin veriyi iyi açıkladığını gösterir.

Kümeleme İçin Değerlendirme Metrikleri:

• Davranışsal İçerik Benzerliği (Silhouette Skoru): Verilerin kümeler içindeki yoğunluğunu ve kümeler arasındaki ayrımı ölçer. Yüksek değerler iyi kümelenmiş veriyi gösterir.
• Davranışsal Hata (Inertia): Küme merkezlerine olan mesafenin toplamıdır. Kümeleme ne kadar yakınsa, değer o kadar düşük olur.
• Dunn İndeksi: Kümeler arasındaki mesafeyi ve kümeler içindeki yoğunluğu ölçer. Yüksek değer, iyi ayrılmış kümeleri gösterir.
• Homojenlik ve Kompaktlık (Homogeneity and Completeness): Homojenlik, aynı sınıflara ait verilerin aynı kümelere yerleştirilme oranını, kompaktlık ise bu kümelerin yoğunluğunu ölçer.

Adım 9: Modelin Dağıtımı 

Modelin dağıtımı, eğitilen modelin bir API, web uygulaması veya diğer sistemler aracılığıyla kullanıma sunulmasını içerir. Bu adım, modelin gerçek dünya verileriyle etkileşime girmesini sağlar. Dağıtım, modelin canlı ortamda değerlendirilmesi ve sürekli kullanımı için önemlidir.

Adım 10: İzleme ve Güncelleme

İzleme ve güncelleme, modelin gerçek dünyadaki performansını sürekli olarak izlemeyi içerir. Bu süreç, modelin zaman içinde değişen verilerle uyumlu kalmasını sağlar. Yeni verilerle düzenli güncellemeler yapmak, modelin doğruluğunu ve etkinliğini korur.