MAKİNE ÖĞRENMESİ İÇİN KULLANILAN ALGORİTMALAR

• 21 Mart 2024 Perşembe 17:18:12

Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerden öğrenen ve belirli bir amaç için kullanılan kod parçalarıdır. Örneğin, bir makine öğrenmesi algoritması, bir resimdeki nesneleri tanımak, bir metindeki duyguları analiz etmek veya bir oyunu oynamak için kullanılabilir.
Makine öğrenmesi algoritmaları, verileri nasıl işlediklerine ve öğrendiklerine göre dört ana sınıfa ayrılır:
Denetimli öğrenme: Bu sınıftaki algoritmalar, verilerin hem girdi hem de çıktı değerlerini içeren etiketli örneklerden öğrenir. Bu algoritmalar, verilerdeki desenleri bulmak ve yeni girdiler için çıktı tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, bir denetimli öğrenme algoritması, bir evin özelliklerine göre fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu algoritmaların bazı örnekleri şunlardır: karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, vb.
Denetimsiz öğrenme: Bu sınıftaki algoritmalar, verilerin sadece girdi değerlerini içeren etiketsiz örneklerden öğrenir. Bu algoritmalar, verileri düzenlemek, gruplamak, sınıflandırmak veya yapısını açıklamak için kullanılır. Örneğin, bir denetimsiz öğrenme algoritması, müşterileri benzer tercihlere göre segmentlere ayırmak için kullanılabilir. Bu algoritmaların bazı örnekleri şunlardır: k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme, ana bileşen analizi, vb.
Yarı denetimli öğrenme: Bu sınıftaki algoritmalar, verilerin hem etiketli hem de etiketsiz örneklerden öğrenir. Bu algoritmalar, etiketli verilerin az olduğu veya etiketlemenin zor olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, bir yarı denetimli öğrenme algoritması, bir web sayfasının konusunu belirlemek için kullanılabilir. Bu algoritmaların bazı örnekleri şunlardır: grafik tabanlı yöntemler, ko-kümeleme, vb.
Pekiştirmeli öğrenme: Bu sınıftaki algoritmalar, çevreyle etkileşim halinde öğrenir ve eylemlerinin sonuçlarına göre geri bildirim alır. Bu algoritmalar, en iyi eylemi seçmek için ödül ve ceza mekanizmalarını kullanır. Örneğin, bir pekiştirmeli öğrenme algoritması, bir satranç oyununu kazanmak için kullanılabilir. Bu algoritmaların bazı örnekleri şunlardır: Q-öğrenme, derin Q-ağı, politika gradyanı, vb.
Makine öğrenmesi süreci, bir probleme çözüm bulmak için verileri toplama, ön işleme, modelleme, eğitme, test etme ve iyileştirme şeklinde adımlardan oluşur. Bu süreçte, üzerinde çalışılan problem durumlarına ve eldeki veri setine göre makine öğrenmesi modeli ve algoritma seçilmelidir. Bu amaçla, makine öğrenmesi türüne göre model görseli, verilerin dağılımını, özelliklerini, boyutlarını ve sınıflarını gösteren bir araçtır. Model görseli, verileri anlamak, algoritma seçmek ve model performansını değerlendirmek için kullanılabilir.
Denetimli (Gözetimli) Öğrenme Algoritmaları
Denetimli öğrenme algoritmaları, veri setindeki girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmeye çalışan makine öğrenmesi yöntemleridir. Girdiler, veri setindeki özellikler veya bağımsız değişkenler olarak adlandırılır. Çıktılar ise veri setindeki sınıf etiketleri veya sonuçlar olarak adlandırılır. Sınıf etiketleri, veri setindeki örneklerin ait olduğu kategori veya grupları belirtir. Sonuçlar ise veri setindeki örneklerin tahmin edilmek istenen sayısal değerleridir.
Denetimli öğrenme algoritmaları, sınıflandırma ve regresyon olarak iki ana gruba ayrılır. Sınıflandırma algoritmaları, veri setindeki örnekleri sınıf etiketlerine göre ayırmak için kullanılır. Regresyon algoritmaları ise veri setindeki örneklerin sonuçlarını tahmin etmek için kullanılır.
Sınıflandırma algoritmaları, ikili sınıflandırma ve çok sınıflı sınıflandırma olarak iki alt gruba ayrılır. İkili sınıflandırma algoritmaları, veri setindeki örnekleri iki sınıfa (evet/hayır, olumlu/olumsuz, 0/1 gibi) ayırmak için kullanılır. Çok sınıflı sınıflandırma algoritmaları ise veri setindeki örnekleri birden fazla sınıfa (örneğin, çiçek türleri, hayvan türleri, renkler gibi) ayırmak için kullanılır.
Regresyon algoritmaları ise doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon olarak iki alt gruba ayrılır. Doğrusal regresyon algoritmaları, veri setindeki örneklerin sonuçlarını bir doğru denklemi ile tahmin etmek için kullanılır. Doğrusal olmayan regresyon algoritmaları ise veri setindeki örneklerin sonuçlarını bir doğru olmayan denklem ile tahmin etmek için kullanılır.
Denetimli öğrenme algoritmalarının seçiminde, veri setinin yapısı, problem durumu ve performans kriterleri göz önünde bulundurulmalıdır. Veri setinin yapısına göre, sınıf etiketleri veya sonuçlar varsa, sınıflandırma veya regresyon algoritmaları seçilmelidir. Problem durumuna göre, sınıf etiketleri iki veya birden fazla ise, ikili veya çok sınıflı sınıflandırma algoritmaları seçilmelidir. Performans kriterlerine göre, algoritmanın doğruluk, hız, karmaşıklık, bellek kullanımı gibi özellikleri değerlendirilmelidir.
Denetimli öğrenme algoritmalarının uygulanmasında, veri seti eğitim ve test olarak iki parçaya bölünmelidir. Eğitim seti, algoritmanın veri setindeki girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesi için kullanılır. Test seti ise algoritmanın öğrendiği ilişkiyi yeni veriler üzerinde denemesi için kullanılır.
Denetimli öğrenme algoritmalarının eğitiminde, algoritmanın performansını artırmak için bazı teknikler kullanılabilir. Bunlardan biri, k katlı çapraz doğrulama tekniğidir. Bu teknikte, eğitim seti k eşit parçaya bölünür. Her seferinde bir parça test, diğer k-1 parça eğitim olarak kullanılır. Bu şekilde, algoritma k kez eğitilir ve test edilir. Sonuç olarak, algoritmanın ortalama performansı elde edilir.
Denetimli öğrenme algoritmalarının eğitiminde, algoritmanın davranışını etkileyen bazı parametreler vardır. Bu parametrelere hiper parametre denir. Örneğin, K-NN sınıflandırma algoritmasında, en yakın komşu sayısını belirleyen K değeri bir hiper parametredir. Hiper parametrelerin değerleri, algoritmanın performansını optimize etmek için belirlenmelidir. Bunun için, ızgara araması tekniği kullanılabilir. Bu teknikte, hiper parametreler için olası değerlerin bir listesi belirlenir. Her olası değer kombinasyonu için, algoritma eğitilir ve test edilir. En yüksek performansı veren hiper parametre değerleri seçilir.
Örnek:
# Gerekli kütüphaneleri içe aktarma
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Veri setini okuma ve sütunları ayırma
iris = pd.read_csv("iris.csv") # iris veri setini okuma
X = iris.iloc[:, 0:4] # girdi olarak ilk 4 sütunu seçme
y = iris.iloc[:, 4] # çıktı olarak son sütunu seçme
# Veri setini eğitim ve test olarak bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # test setinin %20’sini ayırma
# K-NN sınıflandırma algoritmasını eğitme ve test etme
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # K-NN sınıflandırıcı oluşturma, K değerini 3 olarak belirleme
knn.fit(X_train, y_train) # eğitim seti ile algoritmayı eğitme
y_pred = knn.predict(X_test) # test setinde tahmin yapma
# Algoritmanın performansını değerlendirme
acc = accuracy_score(y_test, y_pred) # doğruluk oranını hesaplama
print("Accuracy:", acc) # doğruluk oranını ekrana yazdırma
Bu örnek kod, iris veri seti ile K-NN sınıflandırma algoritması kullanarak bir makine öğrenmesi uygulaması yapmaktadır. Iris veri seti, üç farklı türdeki iris çiçeklerinin yaprak uzunlukları ve genişlikleri gibi özelliklerini içeren bir veri setidir. K-NN sınıflandırma algoritması ise, bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu, en yakın komşularının sınıflarına bakarak tahmin eden bir algoritmadır.
Bu kodun yaptığı işlemler şunlardır:
Öncelikle, gerekli kütüphaneleri içe aktarıyor. Pandas, veri analizi için kullanılan bir kütüphanedir. Numpy, sayısal hesaplamalar için kullanılan bir kütüphanedir. Sklearn, makine öğrenmesi için kullanılan bir kütüphanedir.
Sonra, iris veri setini okuyor ve sütunları ayırıyor. İlk dört sütun, girdi olarak kullanılacak olan çiçeklerin özelliklerini içeriyor. Son sütun ise, çıktı olarak kullanılacak olan çiçeklerin türlerini içeriyor.
Daha sonra, veri setini eğitim ve test olarak bölüyor. Eğitim seti, algoritmayı eğitmek için kullanılacak olan verilerdir. Test seti ise, algoritmanın performansını ölçmek için kullanılacak olan verilerdir. Test setinin %20’sini ayırmak, veri setinin %80’ini eğitim seti, %20’sini test seti olarak kullanmak anlamına gelir. Random_state parametresi ise, veri setinin bölünme şeklini belirleyen bir değerdir. Aynı değer kullanıldığında, aynı bölünme elde edilir.
Ardından, K-NN sınıflandırma algoritmasını eğitiyor ve test ediyor. K-NN sınıflandırıcısını oluştururken, K değerini 3 olarak belirliyor. Bu, her veri noktası için en yakın 3 komşusuna bakacağı anlamına gelir. Eğitim seti ile algoritmayı eğittikten sonra, test setinde tahmin yaparak, çiçeklerin türlerini tahmin ediyor.
Son olarak, algoritmanın performansını değerlendiriyor. Doğruluk oranını hesaplamak için, test setindeki gerçek çıktılar ile tahmin edilen çıktılar arasındaki uyumu ölçüyor. Doğruluk oranı, doğru tahmin edilen veri sayısının, toplam veri sayısına bölünmesi ile elde edilir. Doğruluk oranını ekrana yazdırarak, algoritmanın ne kadar başarılı olduğunu görebiliyor.
Denetimsiz (Gözetimsiz) Öğrenme Algoritmaları
Denetimsiz öğrenme, verilerdeki gizli yapıyı veya kalıpları bulmak için kullanılan bir makine öğrenme yöntemidir. Denetimsiz öğrenmede, veriler etiketlenmemiştir, yani veri noktalarının hangi sınıfa veya kategoriye ait olduğunu önceden bilmiyoruz. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme algoritmaları, verileri öğrenmek ve anlamak için kendi başlarına çalışır. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, veri bilimi, veri madenciliği, küme analizi, boyut indirgeme, öneri sistemleri, anormallik tespiti gibi birçok uygulamada kullanılır.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, üç ana türe ayrılabilir: birliktelik, kümeleme ve boyut indirgeme.
Birliktelik algoritmaları, verilerdeki ilişkileri veya kuralları keşfetmek için kullanılır. Örneğin, bir market sepeti analizi, müşterilerin hangi ürünleri birlikte aldığını belirlemek için birliktelik algoritmaları kullanabilir. Bu bilgi, müşterilere daha iyi öneriler sunmak, satışları artırmak veya stok yönetimi yapmak için kullanılabilir. Birliktelik algoritmalarının en popüler örnekleri Apriori ve Eclat’tır.
Kümeleme algoritmaları, veri noktalarını benzerliklerine göre gruplara ayırmak için kullanılır. Kümeleme algoritmaları, verilerdeki doğal grupları veya kümeleri bulabilir. Örneğin, bir banka, kredi kartı kullanıcılarını harcama alışkanlıklarına göre kümelere ayırabilir. Bu bilgi, müşterilere daha uygun hizmetler sunmak, risk analizi yapmak veya pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılabilir. Kümeleme algoritmalarının en popüler örnekleri K-Means, Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN’dır.
Boyut indirgeme algoritmaları, verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. Boyut indirgeme algoritmaları, verilerdeki gereksiz, tekrarlayan veya az önemli özellikleri ortadan kaldırarak, verileri daha basit ve anlamlı bir şekilde temsil edebilir. Örneğin, bir yüz tanıma sistemi, bir resimdeki yüzün binlerce pikselini, yüzü tanımlayan daha az sayıda özelliğe indirgeyebilir. Bu bilgi, veri işleme, model eğitme ve veri görselleştirme için kullanılabilir. Boyut indirgeme algoritmalarının en popüler örnekleri PCA, LDA ve t-SNE’dir.
Denetimsiz öğrenme modeli seçimi, veri setinin özelliklerine, problemin amacına ve performans kriterlerine bağlıdır. Denetimsiz öğrenme modelleri, veri seti eğitim ve test olarak bölünmeden, tek parça olarak kullanılır. Denetimsiz öğrenme modellerinin değerlendirilmesi, denetimli öğrenme modellerine göre daha zordur, çünkü doğru cevapları önceden bilmiyoruz. Denetimsiz öğrenme modellerinin performansını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılabilir. Örneğin, kümeleme modelleri için siluet skoru, Davies-Bouldin indeksi veya Rand indeksi gibi metrikler kullanılabilir.
Denetimli öğrenme modelleri, veri setinin etiketli olduğu, yani veri noktalarının hangi sınıfa veya kategoriye ait olduğunun önceden bilindiği durumlarda kullanılır. Denetimli öğrenme modelleri, veri setini eğitim ve test olarak ikiye böler. Eğitim seti, modelin verilerden öğrenmesi için kullanılır. Test seti, modelin tahmin yeteneğini ölçmek için kullanılır. Denetimli öğrenme modelleri, verilerdeki girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenir ve yeni veriler için çıktı tahmin etmeye çalışır. Denetimli öğrenme modelleri, regresyon veya sınıflandırma gibi birçok uygulamada kullanılır.
Denetimli öğrenme algoritmaları, veri noktalarını bilinen sınıflara yerleştirmeyi hedefler. Denetimli öğrenme algoritmaları, veri noktalarının hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek için iki yöntem kullanır: eşikleme ve yarışmalı sınıflandırma. Eşikleme yönteminde, sınıf üyeliği için belirli bir eşik değeri vardır. Örneğin, ikili sınıflandırmada 0 ve 1 iki sınıf değeri olarak belirlendiğinde, eşik değeri 0,5 olarak belirlenebilir. Bir veri noktası için tahmin edilen değer, eşik değerinin altında ise 0 etiketli sınıfa, eşik değerinin üstünde ise 1 etiketli sınıfa ait olarak tahmin edilir. Yarışmalı sınıflandırma yönteminde ise, bir veri noktasının her bir sınıfa ait olma olasılığı hesaplanır. Bu değerlerden en büyük olan sınıfa ait olduğu tahmin edilir.
Denetimli öğrenme modellerinin değerlendirilmesi, denetimsiz öğrenme modellerine göre daha kolaydır, çünkü doğru cevapları önceden biliyoruz. Denetimli öğrenme modellerinin performansını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılabilir. Örneğin,
sınıflandırma modelleri için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya F1 skoru gibi metrikler kullanılabilir.
Denetimsiz (Gözetimsiz) Öğrenme Modellerinde Değerlendirme: Denetimsiz öğrenme, verilerdeki gizli yapıları veya kalıpları bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Veriler etiketli değildir, yani doğru cevaplar bilinmez. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme modellerinin performansını değerlendirmek için farklı ölçütler kullanılır. Kümeleme, denetimsiz öğrenmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Kümeleme, veri noktalarını benzerliklerine göre gruplara ayırmayı amaçlar. Kümeleme algoritmalarının kalitesini ölçmek için şu ölçütler kullanılabilir:
Silhouette katsayısı: Bir veri noktasının kendi kümesiyle olan benzerliği ile en yakın komşu kümesiyle olan benzerliği arasındaki farkı ölçer. Bu katsayı -1 ile 1 arasında bir değer alır. 1, veri noktasının kendi kümesine çok yakın olduğunu, -1 ise yanlış kümeye atandığını gösterir. Ortalama silhouette katsayısı, tüm veri noktaları için hesaplanır ve kümeleme kalitesini belirler. Yüksek silhouette katsayısı, iyi bir kümeleme olduğunu gösterir.
Davies-Bouldin Endeksi: Bir kümenin içsel dağılımı ile diğer kümelerden olan uzaklığı arasındaki oranı ölçer. Bu endeks 0 ile sonsuz arasında bir değer alır. Düşük Davies-Bouldin Endeksi, iyi bir kümeleme olduğunu gösterir.
Dunn dizini: Bir kümenin içsel dağılımı ile diğer kümelerden olan uzaklığın oranının en büyük değerini ölçer. Bu dizin 0’dan büyük bir değer alır. Yüksek Dunn dizini, iyi bir kümeleme olduğunu gösterir.
Python’da, Scikit-learn kütüphanesi kümeleme algoritmaları ve değerlendirme ölçütleri sunar. Örneğin, iris veri setini K-Means algoritması ile kümelemek ve silhouette katsayısını hesaplamak için şu kodu kullanabiliriz:
# Kütüphaneleri içe aktar
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.datasets import load_iris
# Iris veri setini yükle
iris = load_iris()
X = iris.data # Özellikler
y = iris.target # Gerçek etiketler
# K-Means modeli oluştur
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) # 3 küme belirle
kmeans.fit(X) # Veriyi modele uydur
y_pred = kmeans.predict(X) # Küme etiketlerini tahmin et
# Silhouette katsayısını hesapla
silhouette = silhouette_score(X, y_pred)
print("Silhouette katsayısı:", silhouette)
Dağıtım (Deployment) Dağıtım, bir makine öğrenmesi modelinin yeni veri setlerinde ve farklı ortamlarda kullanılabilmesi anlamına gelir. Dağıtım, modelin eğitiminden sonra gerçekleşir ve modelin iş değeri yaratmasını sağlar. Dağıtım, modelin bir web servisi, bir mobil uygulama, bir IoT cihazı veya bir bulut platformu gibi farklı arayüzlere entegre edilmesini içerir. Dağıtım, modelin performansını, güvenliğini, ölçeklenebilirliğini ve güncellenmesini etkiler.
Python ile geliştirilen bir makine öğrenmesi modeli Flask ve Heroku kullanılarak internete taşınabilir. Flask, Python tabanlı bir web uygulama çatısıdır. Flask, modeli bir web API’sine dönüştürmek için kullanılabilir. Web API’si, HTTP isteklerini alıp modeli çalıştırarak sonuçları döndürebilir. Heroku, bulut tabanlı bir uygulama platformudur. Heroku, Flask uygulamasını barındırmak ve internete erişilebilir hale getirmek için kullanılabilir.
Örneğin, iris veri setinde eğitilmiş bir K-NN modelini Flask ve Heroku ile dağıtmak için şu adımları izleyebiliriz:
Modeli eğitip kaydet
# Kütüphaneleri içe aktar
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import pickle
# Iris veri setini yükle
iris = load_iris()
X = iris.data # Özellikler
y = iris.target # Etiketler
# K-NN modeli oluştur
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 5 komşu belirle
knn.fit(X, y) # Veriyi modele uydur
# Modeli bir dosyaya kaydet
with open("model.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(knn, f) # Modeli pickle formatında kaydet
Flask uygulaması oluştur
# Kütüphaneleri içe aktar
from flask import Flask, request, jsonify
import pickle
# Flask uygulamasını tanımla
app = Flask(__name__)
# Modeli bir dosyadan yükle
with open("model.pkl", "rb") as f:
model = pickle.load(f) # Modeli pickle formatında yükle
# Ana sayfayı tanımla
@app.route("/")
def home():
return "Bu bir makine öğrenmesi web servisidir."
# Tahmin yapmak için bir rota tanımla
@app.route("/predict")
def predict():
# Girdi parametrelerini al
sepal_length = request.args.get("sepal_length") # Çanak yaprak uzunluğu
sepal_width = request.args.get("sepal_width") # Çanak yaprak genişliği
petal_length = request.args.get("petal_length") # Taç yaprak uzunluğu
petal_width = request.args.get("petal_width") # Taç yaprak genişliği
# Girdiyi bir diziye dönüştür
X = [[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]]
# Modeli kullanarak tahmin yap
y_pred = model.predict(X)
y_pred = int(y_pred[0]) # Tahmini bir tam sayıya dönüştür
# Tahmini bir JSON olarak döndür
return jsonify({"prediction": y_pred})
Heroku’ya yükle
Heroku hesabı oluştur
Heroku CLI aracını indir
Uygulama için bir isim belirle (örneğin, iris-ml-app)
Uygulamanın bağımlılıklarını belirten bir requirements.txt dosyası oluştur
Uygulamanın nasıl çalıştırılacağını belirten bir Procfile dosyası oluştur
Uygulamayı bir Git deposuna ekle
Heroku’ya giriş yap
Uygulamayı Heroku’ya gönder
Uygulamayı Heroku üzerinde çalıştır
İş Hattı (Pipeline)
İş hattı, makine öğrenmesi sürecini otomatikleştiren bir yaklaşımdır.
İş hattı, makine öğrenmesi sürecindeki aşamaları entegre biçimde tanımlamayı sağlar. Bu sayede, veri ön işleme, model eğitme ve model değerlendirme gibi işlemler tek bir adımda yapılabilir. Ayrıca, iş hattı, model seçimi ve parametre ayarlaması gibi optimizasyon işlemlerini kolaylaştırır. İş hattı, kodun okunabilirliğini, yeniden kullanılabilirliğini ve bakımını da artırır.
Python’da, Scikit-learn kütüphanesinde pipeline modülü iş hattı oluşturmak için kullanılabilir. Pipeline modülü, veri ön işleme ve model eğitme gibi aşamaları bir liste olarak alır ve bunları sırayla uygular. Örneğin, iris veri setinde bir karar ağacı modeli eğitmek için şu iş hattını oluşturabiliriz:
# Kütüphaneleri içe aktar
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# Iris veri setini yükle
iris = load_iris()
X = iris.data # Özellikler
y = iris.target # Etiketler
# İş hattı oluştur
pipeline = Pipeline([
("scaler", StandardScaler()), # Özellikleri standartlaştır
("tree", DecisionTreeClassifier()) # Karar ağacı modeli oluştur
])
# İş hattını veriye uygula
pipeline.fit(X, y) # Veriyi modele uydur
y_pred = pipeline.predict(X) # Küme etiketlerini tahmin et
Sık kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları şunlardır:
K-NN: K-en yakın komşu algoritması, bir veri noktasının etiketini, en yakın komşularının etiketlerine göre belirleyen bir sınıflandırma veya regresyon yöntemidir. K, komşu sayısını belirten bir parametredir. K-NN, basit, esnek ve sezgisel bir algoritmadır, ancak yüksek boyutlu verilerde ve büyük veri setlerinde performansı düşebilir.
Karar Ağacı: Karar ağacı, veri noktalarını özelliklerine göre bölerek sınıflandıran veya regresyon yapan bir yöntemdir. Karar ağacı, veriyi basit kurallara göre böler ve bir ağaç yapısı oluşturur. Karar ağacı, anlaşılması ve yorumlanması kolay bir algoritmadır, ancak aşırı uyum, yüksek varyans ve kararsızlık gibi sorunlara eğilimlidir.
Destek Vektör Makineleri (SVM): Destek vektör makineleri, veri noktalarını bir ayrım hiper-düzlemi ile ayırarak sınıflandıran veya regresyon yapan bir yöntemdir. SVM, veri noktalarının arasındaki marjı maksimize ederek en iyi ayrım hiper-düzlemini bulur. SVM, doğrusal olmayan veriler için çekirdek (kernel) fonksiyonları kullanabilir. SVM, yüksek boyutlu verilerde iyi performans gösteren, güçlü ve esnek bir algoritmadır, ancak parametre seçimi, ölçekleme ve hesaplama maliyeti gibi zorluklar vardır.
K-Means: K-Means, veri noktalarını belirlenen sayıda kümeye ayıran bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. K-Means, veri noktalarını rastgele atadığı küme merkezlerine göre gruplar ve küme merkezlerini veri noktalarının ortalamasına göre günceller. Bu işlem, küme merkezleri değişmediği veya belirli bir iterasyon sayısına ulaşıldığı zaman durur. K-Means, basit, hızlı ve ölçeklenebilir bir algoritmadır, ancak küme sayısını belirlemek, gürültülü verilerle başa çıkmak ve küresel optimumu bulmak gibi sorunlar vardır.
Temel Bileşenler Analizi (PCA): Temel bileşenler analizi, verinin varyansını koruyarak boyutunu azaltan bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. PCA, verinin kovaryans matrisinin özdeğerlerini ve özvektörlerini hesaplar ve veriyi yeni bir koordinat sisteminde ifade eder. PCA, verinin görselleştirilmesi, sıkıştırılması ve gürültüsünün azaltılması için kullanılabilir. PCA, verinin lineer dönüşümünü yapar, ancak doğrusal olmayan dönüşümler için çekirdek PCA gibi yöntemler vardır.
Apriori: Apriori, veri setinde sık görülen öğe kümelerini bulan bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. Apriori, veri setindeki tüm öğelerin frekanslarını hesaplar ve belirli bir destek eşiğinin altında kalanları eleyerek aday öğe kümeleri oluşturur. Apriori, bu aday öğe kümelerinin güven ve kaldıraç gibi ölçütlerine göre ilginç kurallar çıkarmak için kullanılabilir. Apriori, market sepeti analizi, web madenciliği ve metin madenciliği gibi alanlarda kullanılabilir. Apriori, basit ve sezgisel bir algoritmadır, ancak büyük veri setlerinde ve yüksek boyutlu verilerde performansı düşebilir.