Bu yazıda, veri çarpıklığının makine öğrenimini nasıl etkileyebileceği ve bu etkilerin nasıl önlenip azaltılabileceği ele alınmaktadır Veri kümesindeki örneklerin dağılımının belirli sınıflara odaklanması durumunda, model yanlı tahminler yapabilir Bu nedenle, veri öncesi işlem teknikleri kullanılarak veri kümesinin dengelemesi sağlanabilir Veri bilimcilerin bu tekniklere hakim olması önemlidir

Veri çarpıklığı, bir veri kümesindeki örneklerin bir veya daha fazla sınıf veya özellikte belirli bir dağılım gösterdiği durumdur. Bu durumda, makine öğrenimi modelleri, veri setinin çoğunluğundaki sınıflara daha fazla odaklanarak yanlı olabilir. Bu da doğru tahminleri azaltabilir ve sonuçları olumsuz yönde etkileyebilir.

Örneğin, tıbbi bir veri kümesinde kanser hastalarının sayısı sağlıklı hastalardan daha fazlaysa, makine öğrenimi modeli, yeni bir hastalığın kanserli olma olasılığına ilişkin tahminlerde yanlılık gösterebilir. Benzer şekilde, bir e-ticaret sitesindeki müşteri yorumları, olumlu yorumların negatif yorumlardan daha fazla olması durumunda, makine öğrenimi modeli yeni bir ürünün başarılı olduğuna dair olumlu bir tutum sergileyebilir.

Bu nedenle, veri çarpıklığının önlenmesi önemlidir. Veri öncesi işleme teknikleri kullanarak veri kümesinin dengelemesi sağlanabilir. Bu teknikler arasında, örnekleri yeniden örneklemlemek, özelliklerin çıkarımı, özellik seçimi ve özellik dönüştürme yer alır.

Özetle, veri çarpıklığı, makine öğreniminin olumsuz etkilerinden biridir ve doğru önlemler alınmadığı takdirde yanlı sonuçlara neden olabilir. Veri kümesinin dengelemesi, veri öncesi işleme yöntemleriyle mümkün olabilir. Bu nedenle, veri çarpıklıklarını önlemek ve modelin doğruluğunu arttırmak için, veri bilimcilerin veri öncesi işleme tekniklerine hakim olmaları gerekmektedir.