AutoML için veri seti nasıl hazırlanır? Veri önişleme, verilerinizi temizlemeniz, normalize etmeniz ve öznitelik çıkarma yapmanız gerektiğini gösterir Bu yazıda, AutoML için doğru şekilde hazırlanmış bir veri seti oluşturmak için adım adım bir kılavuz bulacaksınız Okumak için tıklayın
Otomatik makine öğrenimi için veri setlerinin doğru hazırlanması, AutoML performansının büyük ölçüde etkilenmesinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, veri Seti hazırlama adımlarını dikkatle takip etmek, veri setinin kalitesini ve AutoML sonuçlarını artırmaya yardımcı olacaktır.
Veri seti hazırlama süreci iki bölüme ayrılabilir: veri seti oluşturma ve veri seti ön işleme. Veri sağlama yöntemleri, veri seti oluşturma adımları olarak bilinir.
Veri seti oluşturma aşamasında, mevcut veri kaynaklarından verilerin toplanması ve bu verilerin yineleyici, özgün veya sentetik veriler gibi çeşitli yollarla genişletilmesi dahil olmak üzere bir dizi adım izlenir. Veri kaynakları, içerisinde doğru ve sayısal veri bulundurması önemli olan mevcut veri kaynaklarıdır.
Veri seti ön işleme aşamasında, önemli ön işleme adımları olarak veri temizleme, veri dönüştürme veya özellik mühendisliği yapılabilir. Veri setindeki eksik verilerin bulunması, doldurulması veya silinmesi gerekiyorsa, bu veri temizleme adımına dahil edilir. Veri setindeki sayısal olmayan verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi gerekiyorsa, bu adım veri dönüştürme adımına dahil edilir. Özellik mühendisliği, veri setindeki özelliklerin oluşturulmasını veya birleştirilmesini içerir.
Veri seti son olarak eğitim, test ve doğrulama setleri olarak bölünür. Veri setinin eğitim setine, AutoML modelinin eğitilmesi için kullanılan veriler dahil edilirken, veri setinin doğrulama seti, modelin ilerlemesini değerlendirmek için kullanılır. Veri setinin test seti, modelin gerçek dünya verilerine uygulanması için kullanılır.
Veri Seti Oluşturma Adımları
Otomatik makine öğrenimi için doğru veri setinin oluşturulması, AutoML algoritmasının doğruluğunu artırır. Veri setinin oluşturulması aşamasında, öncelikle veri sağlama yöntemlerinin belirlenmesi gerekmektedir. Veri sağlama yöntemleri, veri setinin kaynağına ve projenin gereksinimlerine bağlı olarak değişebilir.
Bu aşama, veri ön işleme aşamasıdır. Veri ön işleme adımları, veri setindeki eksik verilerin bulunması, doldurulması veya silinmesi, sayısal olmayan verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi ve özellik adı verilen veri setindeki değişkenlerin oluşturulması veya birleştirilmesini içerir.
Veri seti oluşturma adımları arasında ayrıca veri setinin bölünmesi de yer alır. Veri seti, eğitim, test ve doğrulama setleri olarak bölünür. Bu adım, AutoML'nin performansını değerlendirmek için gerekli olan veri setinin yapılandırmasını sağlar.
Veri seti oluşturma adımlarına ek olarak, veri setinin AutoML performansını artıracak şekilde iyileştirilmesi için öneriler bulunmaktadır. Bu öneriler, örneklem artırma, özellik seçimi ve özellik ölçeklendirmeye yöneliktir. Bu adımların doğru şekilde uygulanması, AutoML algoritmasının doğruluğunu artıracaktır.
Veri Seti Önişleme Adımları
Veri seti önişleme adımları, AutoML için en önemli aşamalardan biridir. Bu aşama, uygun bir veri seti oluşturarak model performansını artırmayı amaçlar. İyi hazırlanmış bir veri seti, AutoML modelinin doğruluğunu ve başarısını artırabilir.
Veri seti önişleme adımları şu işlemleri içerir:
Veri temizleme, veri setinde bulunan eksik verilerin tespit edilmesi, doldurulması veya silinmesi işlemidir. Eksik veriler, AutoML modelinin doğruluğunu azaltabilir ve yanıltıcı bir sonuç verebilir. Dolayısıyla, veri temizleme adımı, veri setindeki eksik veri sayısını azaltmaya veya tamamen ortadan kaldırmaya çalışır.
Veri setindeki sayısal olmayan verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi işlemidir. Örneğin, kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi, AutoML modelinin yorumlama yeteneğini artırır. Bu işlem, veri setinin boyutunu da artırabilir.
Özellik mühendisliği, veri setindeki özelliklerin oluşturulması veya birleştirilmesi işlemidir. Bu adım, AutoML modelinin daha iyi öğrenmesine ve doğruluğunun artmasına yardımcı olur. Özellik mühendisliği aynı zamanda, veri setinin boyutunu da artırabilir.
Veri bölme, veri setinin eğitim, test ve doğrulama setleri olarak bölünmesi işlemidir. Eğitim seti, AutoML modelinin öğrenmesi için kullanılır. Test seti, AutoML modelinin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Doğrulama seti ise, AutoML modelinin optimal parametrelerini seçmek için kullanılır. Veri bölme işlemi, AutoML modelinin başarısını artırmaya yardımcı olabilir.
Yukarıda belirtilen adımlar, veri setinin AutoML için hazırlanmasında en önemli adımlardır. Veri setinin doğru şekilde hazırlanması, AutoML modelinin doğruluğunu artırmaya ve daha iyi sonuçlar vermesine yardımcı olur.
Veri Temizleme
Veri temizleme, bir veri setindeki eksik verilerin bulunması, doldurulması veya silinmesi işlemidir. Bu adım, AutoML tarafından kullanılan otomatik makine öğrenimi algoritmalarını etkileyebilecek hataların önlenmesi için son derece önemlidir.
Eksik veriler, verinin analizi sırasında önemli bir sorun oluşturabilir. Bu nedenle, eksik verileri tespit etmek ve bunları doğru şekilde ele almak veri temizleme adımında çok önemlidir. Eksik veriler, veri setindeki herhangi bir özellikte bulunabilir ve bu eksik veriler, veri setinin kalitesini düşürebilir.
Veri setindeki eksik verileri ele almak için birkaç teknik kullanılabilir. En basit tekniklerden biri, eksik değerleri kaldırmaktır. Ancak, veri setindeki eksik verilerin yüzdesi çok yüksekse, bu yöntem veri setinin kalitesini olumsuz etkileyebilir. Diğer bir teknik, eksik verileri doldurmak için yapılandırılmış bir veri doldurma yöntemi kullanmaktır. Bu yöntemde, veri setindeki diğer özellikler kullanılarak eksik veriler tahmin edilir ve bu tahminler eksik değerlerin yerine geçirilir.
Veri temizleme sürecinde, veri setindeki gereksiz öznitelikler de kaldırılabilir. Böylece algoritmanın verileri daha iyi anlaması ve analiz etmesi sağlanabilir. Veri temizleme işleminin sonucunda, otomatik makine öğrenimi algoritmaları, daha doğru ve tutarlı sonuçlar verir.
Veri Dönüştürme
Veri ön işleme aşamalarından biri olan veri dönüştürme, numerik olmayan verilerin sayısal değerlere dönüştürülmesini sağlar. Veri setlerindeki metinsel verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi, model eğitiminde ve doğru sonuçların elde edilmesinde oldukça önemlidir. Bazı örnekler vermek gerekirse, cinsiyet, renk gibi kategorik verilerin sayısal değerlere dönüştürülmesi işlemi yapılabilir. Bu işlem sayesinde sınıflandırma algoritmaları gibi model türleri, sayısal verilere göre daha iyi sonuçlar verebilir.
Veri dönüştürme işlemi için birçok teknik kullanılabilir. Bu teknikler arasında One-Hot Encoding ve Label Encoding gibi teknikler bulunur. Label Encoding, kategorik verilerin sayısal değerlere dönüştürülmesinde kullanılırken, One-Hot Encoding, kategorik verilerin her bir özelliği için ayrı ayrı sütunlar oluşturur ve bu sütunların değerlerini 0 veya 1 olarak belirler. Bu yöntem, model performansını artırmak için oldukça etkili bir yöntemdir.
Veri dönüştürme işlemi sonrasında veri setindeki tüm veriler aynı sayısal formata sahip olacak ve modelin daha doğru sonuçlar elde etmesine olanak sağlayacaktır.
Özellik Mühendisliği
Özellik mühendisliği veri setindeki özelliklerin oluşturulması veya birleştirilmesi anlamına gelir. Özellikler, AutoML algoritması tarafından model oluşturmak için kullanılan özelliklerdir. Bu aşamada, veri özellikleri işlenir ve yeni özellikler oluşturulur. Bu sayede, AutoML algoritmasının model oluşturması daha kolay hale gelir.
Veri setindeki özelliklerin sayısının çok olması nedeniyle, AutoML algoritması için özellik seçimi yapmak zor olabilir. Bu nedenle, özellik mühendisliği işlemi, model performansını iyileştirecek yararlı özelliklerin tespit edilmesine yardımcı olur.
Özellik mühendisliği aşamasında, veri setindeki her özelliğin analiz edilmesi gereklidir. İşlem sırasında, benzer özellikler bir araya getirilerek, özellikler birleştirilebilir veya yeni özellikler oluşturulabilir. Örnek olarak, zaman serisi verilerinde tarih ve saat özellikleri birleştirilerek, tek bir özellik olarak kullanılabilir.
Özellik mühendisliği işlemi aynı zamanda veri setinin boyutunu da azaltabilir. Veri setindeki benzer özelliklerin birleştirilmesi, daha az özellikle aynı model performansını elde etmek mümkündür. AutoML algoritmaları için, daha az özellik sayısı, daha hızlı model oluşturulmasını sağlayacaktır.
Sonuç olarak, veri setindeki özellikleri optimize etmek, AutoML algoritmalarının performansını önemli ölçüde artırabilir. Veri setindeki özelliklerin mühendisliği işlemi, doğru yapılırsa, daha iyi bir model performansı elde ederek, çözümler için daha doğru sonuçlar elde edilmesine olanak sağlar.
Veri Bölme
AutoML işlemi için doğru veri seti bölümü, modelin doğru şekilde eğitilmesi ve sonuçların güvenilir olması açısından son derece önemlidir. Veri seti, genellikle eğitim, test ve doğrulama setleri olarak üçe bölünür.
- Eğitim seti: Modelin eğitimi için kullanılan veri grubudur. Bu set, modelin öğrenmesini sağlamak için kullanılır ve AutoML algoritmasının bir modele göre en uygun hiperparametreleri seçmesini sağlar.
- Test seti: Eğitimden sonra modelin performansını ölçmek için kullanılan veri grubudur. Bu set, modelin genel performansını değerlendirir ve aşırı öğrenme gibi olası sorunları tespit etmek için kullanılır.
- Doğrulama seti: Model performansı hakkında daha ayrıntılı bilgi sağlamak için kullanılan bir veri grubudur. Bu set, modelin tahminlerinin güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur ve hiperparametre optimizasyonu için kullanılabilir.
Bu üç set, AutoML algoritmasının genel performansını artırmak için dengeli bir şekilde seçilmelidir. Veri seti bölme işlemi, veri setindeki her örneğin tek bir sete atanması yerine, rasgele seçimler yoluyla her sete eşit miktarda örnek atandığı k-fold çapraz doğrulama gibi teknikler kullanarak gerçekleştirilebilir.
Veri Seti İyileştirme Yöntemleri
Veri setinin AutoML performansını artırmak için iyileştirmeler yapılması gereklidir. Bunun için aşağıdaki öneriler verilebilir:
- Örneklem Artırma: Veri setinin boyutunu arttırmanın en yaygın yöntemlerinden biri örneklem artırmadır. Bu, veri setindeki öğelerin bir kısmını alıp sentetik veriler oluşturmak suretiyle yapılır. Bu yöntem, özellikle dengesiz sınıfların olduğu durumlarda etkilidir.
- Özellik Seçimi: AutoML performansını artırmak için en önemli özelliklerin seçilmesi gereklidir. Bu, hem model eğitme süresini azaltacak hem de daha iyi sonuçlar elde etmenize yardımcı olacaktır. Bu nedenle, veri setindeki tüm özellikler yerine, en yararlı olanları seçmek önemlidir.
- Özellik Ölçeklendirme: Verilerinizin farklı ölçeklere sahip olması, modelinizi eğitmek için sorunlar yaratabilir. Bu nedenle, verilerinizi belirli bir ölçeğe oturtmak önemlidir. Bu, modelin daha hızlı öğrenmesine yardımcı olacak ve daha iyi sonuçlar verecektir.
Örneklem Artırma
Veri seti örneği sayısı az olduğunda, makine öğrenmesi algoritmaları doğru sonuçlar veremez. Bu nedenle, veri setinin boyutu artırılmalıdır. Örneklem artırma, mevcut veri setine benzer, ancak doğru sayısal dağılımlara sahip olan yeni örnekler oluşturur.
Bazı örneklem artırma teknikleri aşağıdakileri içerebilir:
- Rastgele Örneklem Alma (Random Oversampling): Az temsil edilen sınıflardan örnekleri rastgele seçerek yeniden örnekleme yapar.
- Sentetik Örneklemleme (Synthetic Minority Oversampling Technique - SMOTE): Az temsil edilen sınıfların örneklerini birleştirerek yeni örnekler oluşturur.
- ADASYN: SMOTE gibi, az temsil edilen sınıfların örnekleriyle çalışır, ancak ağırlıklarını, verinin doğru sınıflandırmaya katkısına göre ayarlar.
Örneklem artırma, veri setinin boyutunu artırmak için etkili bir yöntemdir. Ancak, çok fazla örnekleme yapmak, veri setindeki aşırı uydurmayı artırabilir ve sonuç olarak modelin doğruluğunu azaltabilir. Bu nedenle, makine öğrenmesi uygulamalarında dengeli bir veri seti oluşturmak önemlidir.
Özellik Seçimi
AutoML performansını iyileştirmek için veri setinde en önemli özelliklerin seçilmesi gereklidir. Özellik seçimi, modelin doğruluğunu artırmak için gereksiz özelliklerin çıkarılmasını içerir. Bu adım aynı zamanda veri setinin boyutunu küçültür ve modelin eğitim süresini azaltır.
Özellik seçiminin doğru yapılması, modelin kesinliğini artıracak kadar önemlidir. Doğru özellik seçimi, gereksiz verilerin modele dahil edilmesini önler ve modelin daha net ve güçlü sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
Bazı özellik seçimi yöntemleri şunlardır:
- Ortalama İmpuritiy Raporu: Bu yöntem, her özelliğin veri setindeki her sınıftaki pürüzlülüğü ölçer ve en az pürüzlü özellikleri seçer.
- Recrusive Feature Elimination: Bu yöntem, her turda en az etkili özellikleri çıkarır. Bu işlem, modelin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
- Tree-Based Model Selection: Bu yöntem, veri setindeki özelliklerin önceliğini belirler ve bu önceliklere göre özellikleri seçer.
Özellik seçimi, AutoML modelinin başarısı için önemli bir adımdır ve doğru şekilde yapılması gerekmektedir.
Özellik Ölçeklendirme
Özellik ölçeklendirme, veri setindeki her özelliğin doğru bir şekilde imajleştirilebilmesi için yapılır. Bu işlem, özelliklerin birbirleriyle ilişkilerini değiştirmezken, değerlerin genellikle daha küçük bir aralığa sıkıştırılmasıyla gerçekleştirilir. Bu sayede, modelin dengesi artar ve özelliklerin etkisi daha dengeli bir şekilde değerlendirilir. Özellik ölçeklendirme teknikleri arasında Min-Max ölçeklendirme, Standardizasyon ve Normalizasyon gibi yöntemler yer alır.
Min-Max ölçeklendirme, en küçük ve en büyük değerlerin belirlenmesi ve tüm değerlerin bu aralığa sıkıştırılmasıyla gerçekleştirilir. Bu yöntem, verilerin belirtilen aralıkta olduğu sürece çalışır. Standardizasyon, verilerin ortalama değeri sıfır ve standart sapması bir olan bir normal dağılımına dönüştürülmesini sağlar. Bu yöntem, verilerin dağılımının normal olduğu durumlarda etkili bir şekilde kullanılabilir. Normalizasyon ise verilerin 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürülmesini sağlar. Bu, çoğunlukla sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir yöntemdir.
Özellik ölçeklendirme, AutoML modelleri için önemlidir çünkü veri setindeki özelliklerin birbirleriyle olan ilişkilerini bozmadan, modelin doğru bir şekilde eğitilmesine yardımcı olur. Özellikle, bir özellik diğerlerine göre aşırı değerlere sahipse, modelin doğru çalışması engellenebilir. Bu nedenle, özellik ölçeklendirme AutoML performansını iyileştirmenin temel adımlarından biridir.
Veri Seti Değerlendirme
AutoML performansını değerlendirmek için veri seti değerlendirme adımları oldukça önemlidir. Bu adımlar, AutoML modelinin gerçek dünya senaryolarında sağlıklı bir şekilde çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için kullanılır. Veri seti değerlendirme işlemleri öncelikle veri setinin özellikleri ile ilgili bilgileri içerir. Bu bilgiler, veri setinin boyutu, özellik sayısı ve veri tipi gibi detayları içerebilir.
Veri setinin doğruluğunu kontrol etmek için çapraz doğrulama yöntemleri kullanılabilir. Bu yöntemler, eğitim, test ve doğrulama verileri arasında bölünmüş veriler üzerinde yapılır. Bu sayede, AutoML modelinin doğruluk oranı gibi performans ölçütleri belirlenebilir.
AutoML performansını artırmak için veri seti iyileştirme işlemleri yapılabilir. Örneklem artırma, veri setinin boyutunu arttırmak için kullanılabilir. Veri setindeki en önemli özelliklerin seçimi de AutoML performansını artırabilir. Ayrıca, özellik ölçeklendirme teknikleri kullanılabilir.
Veri seti değerlendirme işlemleri sonucunda, AutoML modelinin doğruluğu ve performansı değerlendirilir. Hiperparametre optimizasyonu ile en iyi hiperparametreler keşfedilir. Bu işlemler sonucunda, AutoML performansının maksimum seviyeye çıkarılması sağlanır.
Tablo olarak, AutoML performansını değerlendirmek için yapılan işlemler aşağıdaki gibi özetlenebilir:
| Adım | Açıklama |
|---|---|
| Verinin Özelliklerinin Analizi | Veri setinin boyutu, özellik sayısı ve veri tipi hakkında bilgi edinme. |
| Çapraz Doğrulama | Veri setinin eğitim, test ve doğrulama verileri olarak bölünmesi. |
| Veri Seti İyileştirme | Veri setinin özelliklerinin iyileştirilmesi ve performansın artırılması. |
| Hiperparametre Optimizasyonu | En iyi hiperparametrelerin keşfedilmesi. |
Veri seti değerlendirme adımları, AutoML performansı için oldukça önemlidir ve modelin daha sağlıklı bir şekilde kullanılabilmesi için uygulanmalıdır.
Çapraz Doğrulama
AutoML modelinin doğruluğunu sağlamak için, doğru bir model seçmek ve hiperparametreleri ayarlamak çok önemlidir. Bu adımların yanı sıra, modelin performansını artırmak için veri seti de mümkün olduğunca iyi hazırlanmalıdır. Ancak, bir modeli sadece bir veri setinde eğitmek, o modelin gerçek dünyadaki performansını ölçmek için yeterli değildir.
Çapraz doğrulama, bir veri seti üzerindeki farklı parçalar üzerinde birden fazla model eğitme ve test etme yöntemidir. Bu yöntem, AutoML modelinin aşırı uyum sorunlarını (overfitting) giderir ve genel performansı artırır. Çapraz doğrulama yöntemi, doğruluk ve kayıp metrikleri gibi çeşitli performans ölçütleri ile birlikte kullanılabilir.
| Çapraz Doğrulama Algoritması | Açıklama |
|---|---|
| K-Fold | Veri seti, k parçaya bölünür ve her bir bölüm, k-1 parça üzerinde eğitilir ve geriye kalan parça üzerinde test edilir. |
| Leave One Out | Her bir örnek test olarak kullanılır ve geri kalan tüm örnekler üzerinde eğitilir. |
| Stratified | Her bir sınıf için eşit sayıda örneğin olduğundan emin olmak için, veri seti stratifiye edilir ve ardından K-Fold veya Leave One Out yöntemi uygulanır. |
Çapraz doğrulama yöntemi, AutoML modelinin gerçek dünya performansını daha doğru bir şekilde yansıtır ve modelin aşırı uyum (overfitting) sorunlarını tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca, veri seti için en iyi performans ölçüsünü elde etmek için, çapraz doğrulama yöntemi kullanılabilir ve hiperparametreleri ayarlamak için de kullanılabilir.
Hiperparametre Optimizasyonu
AutoML için veri setinin oluşturulması ve önişleme adımlarının tamamlanmasının ardından, şimdi her modelin hiperparametreleri ayarlanmalıdır. Hiperparametrelerin doğru bir şekilde ayarlanması, modelin performansını önemli ölçüde artırabilir. Bu adım, AutoML sistemleri tarafından otomatik olarak gerçekleştirilebilir veya deneyimli bir insana bırakılabilir. İki yaygın hiperparametre optimizasyon yöntemi vardır: manuel ve otomatik.
- Manuel Hiperparametre Optimizasyonu:
Bu yöntemde, deneyimli bir insan modeli oluşturur ve hiperparametreleri manuel olarak ayarlar. Bu yöntem zaman alır ve iş gücü gerektirir, ancak sonuçları garanti altına alır. Bu yöntemin en büyük avantajı, modelin özelleştirilmesi ve elde edilen sonuçların kontrol edilmesidir.
- Otomatik Hiperparametre Optimizasyonu:
Bu yöntem, daha hızlı bir hiperparametre optimizasyonu sağlar ve deneyimli bir insan gerektirmez. Bu yöntem, bir dizi hiperparametre aralığını tanımlayan ve ardından tüm olası kombinasyonları test eden bir algoritma kullanır. Otomatik hiperparametre optimizasyonu sonuçları hızlı ve daha az zahmetli olmasına rağmen, sonuçlar denetlenemez ve modelin özelleştirilmesi zordur.
Hiperparametre optimizasyonu, AutoML performansını en üst düzeye çıkarmak için önemlidir. Manuel hiperparametre optimizasyonu, özelleştirilmiş model sonuçlarını kontrol etmeyi sağlar. Diğer taraftan, otomatik hiperparametre optimizasyonu, daha hızlı bir çözüm sunar, ancak modelin özelleştirilmesi zordur. Bu nedenle, hangi yöntemin kullanılacağı, AutoML sistemi için en iyi sonuçları verecek olan hedefe bağlıdır.