PHP ile Makine Öğrenmesi Model Performansını Artırma, bu alanlarda çalışanlar için çok faydalı bir rehberdir Adım adım adımları ile, PHP ile makine öğrenmesinin nasıl kullanılabileceği ve model performansını nasıl artırabileceğiniz açıklanmaktadır PHP ve makine öğrenmesi hakkında bilgi sahibi olanlar, bu rehberi takip ederek model performanslarını artırabilir ve daha iyi sonuçlar elde edebilirler

Bu makalede, PHP kullanarak makine öğrenmesi model performansının artırılması ele alınacak. Veri ön işleme teknikleri kullanarak veri setinin temizlenmesi ve normalize edilmesi gerekliliği, uygun model seçimi, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının kullanımı, model performansının ölçülmesi ve uygulamaya yönelik örnekler üzerinde durulacak.

Makine öğrenmesi, birçok endüstride yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmaların hedefi, bir öğrenme algoritması kullanarak bir veri seti üzerinde çalışan bir makine öğrenmesi modeli oluşturmaktır. Bu model, yeni verileri tahmin etmek, sınıflandırmak veya kümelemek için kullanılabilir. Ancak, modelin doğruluğu veri ön işleme, uygun model seçimi ve performans ölçümü gibi faktörlere bağlıdır.

Bu makalede, PHP kullanarak makine öğrenmesi model performansının artırılması ele alınacak. Veri setleri düzenli ve normalleştirildiğinde, model seçimi ve uygun algoritma kullanıldığında, makine öğrenmesi uygulamaları oldukça doğru sonuçlar verebilir.

Veri setleri, çoğu zaman eksik, tekrarlanan veya anlamsız veriler içerebilir. Bu veriler makine öğrenmesi için uygun değildir. Bu nedenle, veri ön işleme teknikleri kullanarak veri setinin temizlenmesi ve normalize edilmesi gereklidir. Veri ön işleme, makine öğrenme modelinin doğruluğunu artırır ve yanlış tahminleri en aza indirir. Veri ön işleme sürecinde yapılacak bazı işlemler şunlardır:

• Eksik verilerin doldurulması
• Anormal değerlerin temizlenmesi
• Verilerin normalleştirilmesi
• Verilerin kodlanması

Farklı model tipleri farklı avantajlar ve dezavantajlar sunar. En uygun modelin seçimi için, veri setine ve soruna göre farklı modeller karşılaştırılmalıdır. Makine öğrenme modellerini iki kategoriye ayırabiliriz:

• Denetimli öğrenme
• Denetimsiz öğrenme

Denetimli öğrenme, veri seti etiketli olduğunda kullanılır. Bu algoritma türü, belirli bir çıktı üretmek için giriş verisinin bir işlevini öğrenir. Örnek olarak, sınıflandırma ve regresyon problemleri denetimli öğrenme ile çözülebilir. En çok kullanılan denetimli öğrenme algoritmaları şunlardır:

• K-en yakın komşu
• Naive Bayes
• Decision Tree
• Random Forest
• Lineer Regresyon
• Destek Vektör Makineleri (SVM)

Veri seti etiketli olduğunda kullanılan denetimli öğrenme algoritmaları tartışılacak ve uygun olan seçilecek.

Lineer Regresyon algoritması, veri seti üzerinde bir doğru çizerek, verilerin ortalamasını takip ederek bir çıktı tahmini oluşturulmasına dayanır. Model karmaşıklığı düşük olduğu için verilerin az olduğu problemlerde kullanılır. Lineer Regresyon algoritmasının nasıl çalıştığı adım adım açıklanacak.

Destek Vektör Makineleri algoritması, ayrılabilir bir hiper düzlem ile verileri sınıflandıran bir modele dayanır. SVM, veri setindeki karmaşık veri yapılarını bu hiper düzlem aracılığıyla sınıflandırabilir. SVM algoritmasının avantajları tartışılacak.

Etiketlenmemiş veri setlerinde kullanılan denetimsiz öğrenme algoritmaları üzerinde durulacak ve uygulama örnekleri verilecek.

Model performansının ölçülmesi, model doğruluğunun belirlenmesine yardımcı olur. Farklı metrikler incelenerek modelin performansı ölçülür. En yaygın olarak kullanılan performans metrikleri:

• Doğruluk (Accuracy)
• Hassasiyet (Precision)
• Duyarlılık (Recall)
• F1 skoru

Ayrıca, performans ölçümü için confusion matrix de kullanılabilir.

Bir e-ticaret sitesindeki ürünlerin müşteriler tarafından ilgi görebilirlik tahmininde kullanılan bir makine öğrenmesi modeli örnek uygulaması ele alınacaktır.

Veri Ön İşleme

Makine öğrenimi, büyük miktarda veri kullanarak verilerdeki trendleri ve kalıpları tanımlayarak tahminlerde bulunmayı amaçlar. Ancak, makine öğrenimi modeli oluşturmadan önce veri ön işleme yapmak gereklidir. Veri ön işleme, veri setinin doğrulanması, eksik verilerin bulunması ve tedavi edilmesi, outlier’ların ve gürültülü verilerin eleme işlemlerini kapsamaktadır. Ayrıca veri setindeki nicel verilerin normalize edilmesi gereklidir. Veri ön işleme teknikleri, verinin daha temiz, analiz edilebilir ve makine öğrenmesi modelinin performansını artıracak şekilde hazırlanmasına yardımcı olur.

Veri ön işleme, makine öğrenmesi modelinin etkinliği için oldukça önemlidir. Çünkü makine öğrenmesi modelinin performansı, veri setinin iyi hazırlanmasına bağlıdır. Ayrıca veri ön işleme işlemi, yanlış ve tutarsız çıktıları azaltarak modelin daha doğru bir şekilde çalışmasını sağlar. Veri ön işleme sırasında, verilerin uygun bir şekilde hazırlanması zaman alıcı bir süreç olsa da, sonuçta elde edilen makine öğrenmesi modeli daha doğru ve güvenilirdir.

• Veri ön işleme teknikleri:
• veri temizliği ve doğrulaması
• eksik verilerin eleme veya tamamlama
• outlier ya da gürültülü verilerin temizlenmesi
• tokenizasyon, lemmatizasyon ve stemming işlemleri
• stopwords’lerin eleme işlemi
• Veri normalizasyonu:
• Z-Score normalizasyonu
• Min-Max normalizasyonu
• logaritmik normalizasyon

Veri ön işleme işlemi makine öğrenmesi modelinin başarısında büyük bir etki sahibidir. Veri ön işleme doğru yapılmazsa, makine öğrenmesi modeli yanlış bir sonuç verebilir. Veri ön işleme işleminin doğru ve zamanında yapılması, modelin daha doğru ve başarılı olmasına yardımcı olur.

Model Seçimi

Makine öğrenmesi modeli oluştururken, modele en uygun modelin seçilmesi oldukça önemlidir. Farklı model tiplerinin avantajları ve dezavantajları kendi içinde birçok farklı özellik gösterir. Bu yüzden hangi modelin en uygun olduğuna karar vermek için birçok farklı faktör dikkate alınmalıdır.

Denetimli öğrenme modeli oluşturmak için, veri setinde etiketli veriler aranmalıdır. Bu durumda, lineer regresyon gibi ağaç tabanlı modeller en uygun seçim olarak karşımıza çıkar. Destek vektör makineleri (SVM) de bu tür verileri modellemek için oldukça başarılıdır ve son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir.

Denetimsiz öğrenme modelleri, etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır. Kümelenme (clustering) algoritmaları, boyut azaltma ve yoğunluk tabanlı taraflanma (density-based scaning) algoritmaları en yaygın kullanılan denetimsiz öğrenme algoritmaları arasındadır. Bu tür modellerde, verilerin detaylarını daha iyi anlamak amacıyla daha büyük ölçekte modelleme yapmak gerekebilir. Bu durumda SVM algoritması da denetimsiz öğrenme modeli için oldukça başarılıdır.

Hangi modelin en uygun olduğuna karar vermek için, farklı modellerin avantajları ve dezavantajları incelenerek bir karşılaştırma yapılabilir. Bu karşılaştırmada, doğruluk oranı, modelin işlem hızı, gereksinimler ve farklı performans ölçütleri göz önünde bulundurulabilir. Tablolar, listeler veya grafikler kullanılarak karşılaştırmalar daha net bir şekilde yapılabilmektedir.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, veri setindeki özelliklerin ve etiketlerin kullanılarak bir model oluşturulduğu makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu yöntem, önceden belirlenmiş bir sonuç veren verileri kullanarak öğrenmeyi amaçlar. Veri seti etiketli olduğunda, hangi özelliklerin neye karşılık geldiği bilinir ve bu nedenle denetimli öğrenme algoritmaları kullanılır.

Denetimli öğrenmede kullanılan algoritmalar arasında k-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest ve Gradient Boosting gibi birçok farklı tür bulunur. Veri setinin özelliklerine ve hacmine göre en uygun algoritma seçilir.

Algoritma	Açıklama	Avantajları	Dezavantajları
k-NN	Benzeyen verilerin bir arada gruplandırılmasına dayalı bir sınıflandırma algoritmasıdır.	Kolayca uygulanabilir, yeni verilerin eklenmesi kolaydır.	Veri seti büyüdükçe hesaplama gücü artar.
Naive Bayes	Bir özelliğin verili durumunda diğer özelliklerin olasılıklarını tahmin ederek sınıflandırma yapar.	Hızlı çalışır ve az veriyle iyi sonuçlar verir.	Özellikler arasındaki ilişkileri dikkate almaz.
Decision Tree	Bir sorunun cevaplanması için gerekli adımları sıralayan bir ağaç yapısıdır.	Kararları açıklayıcı bir şekilde sunar.	Overfitting'e eğilimlidir ve bazı veri setlerinde doğru sonuç vermeyebilir.

Bu algoritmaların yanı sıra, Lineer Regresyon ve Destek Vektör Makineleri (SVM) gibi modeller de denetimli öğrenme yaklaşımında kullanılır.

Lineer Regresyon

Lineer Regresyon, makine öğrenmesi içerisinde en temel algoritmalar arasındadır. Bu sebeple, model oluşturulması aşamasında öncelikle Lineer Regresyon algoritması kullanılabilir. Bu algoritmanın model için nasıl oluşturulacağını adım adım inceleyelim:

• 1. Veri Setinin Hazırlanması: Lineer Regresyon algoritmasını kullanmadan önce, veri setinin hazırlanması gereklidir. Veri seti gerçek hayatta kullanılan verilerden oluşmalıdır. Bu verilerin, model için uygun bir şekilde ayarlanması gereklidir. Ayarlamalar yapılırken, veri setindeki aykırı değerler tespit edilmeli, boş değerler doldurulmalı, varsa kategorik veriler sayısallaştırılmalı ve veri seti normalizasyona tabi tutulmalıdır.
• 2. Eğitim Veri Seti ve Test Veri Seti Oluşturma: Veri setinin hazır hale gelmesinden sonra, modeli eğitmek için eğitim veri seti ve test veri seti oluşturulması gereklidir. Eğitim veri seti, modelin oluşturulması için kullanılan verilerdir. Test veri seti ise modelin performansını test etmek için kullanılan verilerdir.
• 3. Lineer Regresyon Modelinin Oluşturulması: Eğitim veri seti ile birlikte Lineer Regresyon modeli oluşturulur. Bu adımda, tüm veriler modelde kullanılarak, modelin girdi ve çıktılarının belirlenmesi gereklidir.
• 4. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin performansını ölçmek için, test veri seti kullanılarak tahminler yapılır ve bu tahminler gerçek sonuçlarla karşılaştırılır. Bu başarı ölçütleri, R-Kare, Belirsizlik ve Veri Dağılımı şartlarıdır.

Lineer Regresyon modelinin oluşturulması adım adım yapılmakla birlikte, modelin performansı ile ilgili elde edilen sonuçlar, veri setindeki aykırı değerler, kategorik verilerin sayısallaştırılması gibi veri ön işleme teknikleri gibi faktörlere bağlıdır. Farklı veri setleri için farklı sonuçlar elde edilebileceği unutulmamalıdır. Bu sebeple, veri ön işleme teknikleri ve model seçiminde yapılan tercihler, sonuçların doğruluğuna etki eden faktörler arasındadır.

Destek Vektör Makineleri (SVM)

SVM (Destek Vektör Makineleri), bir sınıflandırma ve regresyon algoritmasıdır. SVM, iki sınıf arasında ayrım yapmak için kullanılır ve bu sınıflar bir hiper düzlemle ayrılır.

SVM, birçok avantajı ile tercih edilen bir algoritmadır. Bu avantajları şöyle sıralayabiliriz:

• Doğru çalıştırıldığında yüksek doğruluk oranı sağlar.
• Sonuçlar yüksek boyutlu verilerde bile en iyi şekilde elde edilebilir.
• Yüksek esneklik sağlar ve geniş bir kernel yelpazesine sahiptir.

SVM, çalışma prensibi olarak sınıflandırılacak verileri bir hiper düzlemle böler. Bu hiper düzlem, verileri mümkün olduğunca homojen bir şekilde sınıflandırır. SVM, sınıflandırma aşamasında test verileri kullanarak eğitilir ve ardından modele yeni örnekler uygulanır. SVM, sınıflandırma yaparken maksimum marjinal ayrıma sahip olan hiper düzlemden geçer. Bu hiper düzlem, verileri mümkün olduğunca homojen bir şekilde sınıflandırır.

Kernel fonksiyonları, SVM'nin en önemli bileşenlerinden biridir. Kernel fonksiyonları, verileri daha yüksek boyutlu bir uzayda temsil eder ve bu, SVM'nin daha fazla sayıda özellikle başa çıkabilmesini sağlar. SVM, lineer ve non-lineer kernel'lar kullanır. Lineer kernel'lar, verileri düzleştirmede kullanılırken, non-lineer kernel'lar verileri daha yüksek boyutlu uzayda temsil eder.

SVM'nin öğrenme süreci, çok fazla hesaplama yapması nedeniyle oldukça zor olabilir. Ancak bir kez öğrenildikten sonra, SVM son derece hızlıdır ve yüksek doğruluk oranları elde eder.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketlenmemiş veri setlerinde kullanılan ve veri setindeki yapısal özellikleri automotically bulan algoritmalardır. Bu algoritmalar, denetimli öğrenme algoritmalarından farklı olarak, veri setinde etiketleme ya da sınıflandırma yapmaz. Bunun yerine, veri setinin kendine özgü özelliklerini bulur ve bu özellikleri kullanarak veri setindeki benzerlikleri gruplar.

Kullanılan en yaygın denetimsiz öğrenme algoritmaları arasında k-mean clustering, hiyerarşik clustering, gaussian karışım modelleri ve DBSCAN yer alır. Bunların yanı sıra, yeni algoritmaların da ortaya çıkmasıyla bu liste sürekli güncellenir.

Algoritma Adı	Uygulama Alanı
k-means clustering	Pazarlama segmentasyonu
Hierarchial Clustering	Biyoenformatik
Gaussian karışım modelleri	Veri analizi ve görüntü işleme
DBSCAN	Outlier dedection, network analizi

Denetimsiz öğrenme algoritmaları örneklem verileri üzerindeki tekniği anlamalarını gerektirirler ve sonuçları, modellediğimiz veri setlerine göre yüksek değişebilir. Bu nedenle, doğru algoritmanın seçimi, kullanım amacına ve veri setine bağlıdır. Uygun algoritma seçimi sonrasında, uygulama örnekleri üzerinden öğrenme süreci daha iyi anlaşılabilir.

• Sosyal ağların kullanıcıları otomatik olarak gruplandırılabilir
• Sentiment analizi
• Birbiriyle hiç alakası olmayan verilerin bir araya getirilmesi, vb.

Performans Ölçümü

Bir makine öğrenmesi modelinin başarısını ölçmek için, farklı metrikler kullanmak önemlidir. Bu metrikler, modelin doğruluğunu, doğruluğu, hassasiyeti, geri çağırması ve F1 puanını ölçer. Doğruluk, modelin doğru öngörülen örneklerin yüzdesidir. Doğruluk yüksekse, model doğru sonuçlar veriyor demektir. Ancak, bazı durumlarda, doğruluk modelin başarısını tam olarak yansıtmayabilir. Bunun nedeni, dengesiz sınıf dağılımları gibi durumlar olabilir. Bu gibi durumlarda, hassasiyet ve geri çağırma önemlidir.

Hassasiyet, modelin pozitif olarak sınıflandırdığı örneklerin gerçekten pozitif olduğu yüzdesidir. Geri çağırma, gerçek pozitif örneklerin kaçının doğru sınıflandırıldığını gösterir. F1 puanı, hassasiyet ve geri çağırma arasındaki dengeyi sağlar. Yüksek F1 puanları, yüksek hassasiyet ve yüksek geri çağırma anlamına gelir. Bu nedenle, bir makine öğrenimi modelinin performansının ölçülmesinde, yukarıda bahsedilen metriklerin bir kombinasyonu kullanılması önerilir.

Metrik	Açıklama
Doğruluk	Modelin doğru öngörülen örneklerin yüzdesi.
Hassasiyet	Modelin pozitif olarak sınıflandırdığı örneklerin gerçekten pozitif olduğu yüzdesi.
Geri çağırma	Gerçek pozitif örneklerin kaçının doğru sınıflandırıldığını gösterir.
F1 Puanı	Hassasiyet ve geri çağırma arasındaki dengeyi sağlar.

Confusion matrix, model performansı hakkında daha ayrıntılı bilgi sağlayabilir. Bir confusion matrix, gerçek sınıfların ve modelin tahmin ettiği sınıfların kesişiminde bir matristir. Bu, bir sınıfın doğru ve yanlış sınıflandırılmış örneklerinin sayısını gösterir. Bir confusion matrix, makine öğrenmesi modeli iyileştirmek için hangi alanların yapılması gerektiği konusunda farkındalık yaratmak için kullanılabilir.

Uygulama Örneği

E-ticaret, günümüzde en yaygın olarak kullanılan online alışveriş yöntemlerinden biridir. Fakat, müşterilerin hangi ürünlere ilgi gösterecekleri konusunda tahmin yürütmek, e-ticaret siteleri için oldukça önemlidir.

Bu sebeple, bir e-ticaret sitesinde yer alan ürünlere ilişkin reaksiyonları tahmin etmek için, bir makine öğrenmesi modeli geliştirilebilir. Bu model, müşterilerin hangi ürünlere ilgi duyacağını tahmin edebilir ve bu bilgi, site yöneticilerine müşteri deneyimini iyileştirmek için yardımcı olabilir.

Bir müşterinin bir ürüne ilgi göstermesi, birçok farklı faktöre bağlı olabilir. Bu faktörler arasında, ürün fiyatı, ürünün özellikleri, kullanıcı yorumları, ürünün tedarik süresi vb. yer alır. Makine öğrenmesi modeli, bu faktörleri dikkate alarak müşterilerin ürüne ilgi gösterme ihtimalini belirleyebilir.

Bir e-ticaret sitesindeki ürünlerin ilgi görebilirlik tahmininde kullanılan bir makine öğrenmesi modeli oluşturma örneği üzerinde durulacak. Bu örnek, site yöneticilerinin müşterileri hedefleyerek, pazarlama faaliyetlerini ve ürün portföylerini ayarlamalarına yardımcı olabilir.