Bununla birlikte, torbalama<\/a> ve rastgele ormanlar<\/a> gibi y\u00f6ntemler, orijinal veri k\u00fcmesinin tekrarlanan \u00f6ny\u00fcklemeli \u00f6rneklerine dayal\u0131 olarak bir\u00e7ok farkl\u0131 model olu\u015fturur. Yeni verilere ili\u015fkin tahminler, bireysel modellerin yapt\u0131\u011f\u0131 tahminlerin ortalamas\u0131 al\u0131narak yap\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n Bu y\u00f6ntemler, a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00fcreci kulland\u0131klar\u0131 i\u00e7in yaln\u0131zca tek bir tahmin modeli kullanan y\u00f6ntemlere g\u00f6re tahmin do\u011frulu\u011funda bir geli\u015fme sunma e\u011filimindedir:<\/span><\/p>\n Tahmin do\u011frulu\u011funda daha da b\u00fcy\u00fck bir geli\u015fme sunma e\u011filiminde olan ba\u015fka bir y\u00f6ntem, art\u0131rma<\/strong> olarak bilinir.<\/span><\/p>\n Boosting her t\u00fcrl\u00fc modelle kullan\u0131labilen bir y\u00f6ntemdir ancak en \u00e7ok karar a\u011fa\u00e7lar\u0131yla kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n G\u00fc\u00e7lendirmenin ard\u0131ndaki fikir basittir:<\/span><\/p>\n 1. \u00d6ncelikle zay\u0131f bir model olu\u015fturun.<\/strong><\/span><\/p>\n 2. Daha sonra, \u00f6nceki modelin art\u0131klar\u0131na dayanarak ba\u015fka bir zay\u0131f model olu\u015fturun.<\/strong><\/span><\/p>\n 3. K-katl\u0131 \u00e7apraz do\u011frulama bize durmam\u0131z\u0131 s\u00f6yleyene kadar bu i\u015fleme devam edin.<\/strong><\/span><\/p>\n Bu y\u00f6ntemi kullanarak, zay\u0131f bir modelle ba\u015flayabilir ve y\u00fcksek tahmin do\u011frulu\u011funa sahip son bir model elde edene kadar \u00f6nceki a\u011fac\u0131n performans\u0131n\u0131 art\u0131ran yeni a\u011fa\u00e7lar\u0131 s\u0131rayla olu\u015fturarak performans\u0131n\u0131 “iyile\u015ftirmeye” devam edebiliriz.<\/span> <\/p>\n G\u00fc\u00e7lendirmenin t\u00fcm makine \u00f6\u011frenimindeki en g\u00fc\u00e7l\u00fc modellerden baz\u0131lar\u0131n\u0131 \u00fcretme kapasitesine sahip oldu\u011fu ortaya \u00e7\u0131kt\u0131.<\/span><\/p>\n Pek \u00e7ok sekt\u00f6rde g\u00fc\u00e7lendirilmi\u015f modeller, di\u011fer t\u00fcm modellerden daha iyi performans g\u00f6sterme e\u011filiminde olduklar\u0131 i\u00e7in \u00fcretimde referans modeller olarak kullan\u0131l\u0131yor.<\/span><\/p>\n Geli\u015ftirilmi\u015f \u015fablonlar\u0131n bu kadar iyi \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131n nedeni basit bir fikri anlamaktan ge\u00e7iyor:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> \u0130lk olarak, geli\u015ftirilmi\u015f modeller, tahmin do\u011frulu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fck, zay\u0131f bir karar a\u011fac\u0131 olu\u015fturur. Bu karar a\u011fac\u0131n\u0131n d\u00fc\u015f\u00fck varyansa ve y\u00fcksek \u00f6nyarg\u0131ya sahip oldu\u011fu s\u00f6ylenir.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Geli\u015ftirilen modeller, \u00f6nceki karar a\u011fa\u00e7lar\u0131n\u0131n s\u0131ral\u0131 iyile\u015ftirme s\u00fcrecini takip etti\u011finden, genel model, varyans\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rmadan her ad\u0131mda \u00f6nyarg\u0131y\u0131 yava\u015f\u00e7a azaltabilir.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> Nihai tak\u0131lan model, yeterince d\u00fc\u015f\u00fck yanl\u0131l\u0131\u011fa ve<\/em> varyansa sahip olma e\u011filimindedir; bu da yeni veriler \u00fczerinde d\u00fc\u015f\u00fck test hatas\u0131 oranlar\u0131 \u00fcretebilen bir modele yol a\u00e7ar.<\/span><\/p>\n Boosting’in bariz avantaj\u0131, hemen hemen t\u00fcm di\u011fer model t\u00fcrleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda y\u00fcksek tahmin do\u011frulu\u011funa sahip modeller \u00fcretebilmesidir.<\/span><\/p>\n Potansiyel bir dezavantaj, uygun \u015fekilde geli\u015ftirilmi\u015f bir modelin yorumlanmas\u0131n\u0131n \u00e7ok zor olmas\u0131d\u0131r. Her ne kadar yeni verilerin yan\u0131t de\u011ferlerini tahmin etme konusunda muazzam bir yetenek sunsa da bunu ba\u015farmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 s\u00fcreci tam olarak a\u00e7\u0131klamak zordur.<\/span><\/p>\n Uygulamada \u00e7o\u011fu veri bilimci ve makine \u00f6\u011frenimi uygulay\u0131c\u0131s\u0131, yeni verilerin yan\u0131t de\u011ferlerini do\u011fru bir \u015fekilde tahmin edebilmek istedikleri i\u00e7in geli\u015fmi\u015f modeller olu\u015fturur. Bu nedenle geli\u015ftirilmi\u015f modellerin yorumlanmas\u0131n\u0131n zor olmas\u0131 genellikle bir sorun de\u011fildir.<\/span><\/p>\n Uygulamada, g\u00fc\u00e7lendirme i\u00e7in kullan\u0131lan bir\u00e7ok algoritma t\u00fcr\u00fc vard\u0131r:<\/span><\/p>\n Veri setinizin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne ve makinenizin i\u015flem g\u00fcc\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak bu y\u00f6ntemlerden biri di\u011ferine tercih edilebilir.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Denetimli makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu, do\u011frusal regresyon ,lojistik regresyon , s\u0131rt regresyonu vb. gibi tek bir tahmin modelinin kullan\u0131lmas\u0131na dayan\u0131r. Bununla birlikte, torbalama ve rastgele ormanlar gibi y\u00f6ntemler, orijinal veri k\u00fcmesinin tekrarlanan \u00f6ny\u00fcklemeli \u00f6rneklerine dayal\u0131 olarak bir\u00e7ok farkl\u0131 model olu\u015fturur. Yeni verilere ili\u015fkin tahminler, bireysel modellerin yapt\u0131\u011f\u0131 tahminlerin ortalamas\u0131 al\u0131narak yap\u0131l\u0131r. Bu y\u00f6ntemler, a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00fcreci […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1232","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n\n
Art\u0131rma Nedir?<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
![\"Makine](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/booster1.png\")
<\/p>\n Y\u00fckseltme neden i\u015fe yar\u0131yor?<\/strong><\/h3>\n
Y\u00fckseltmenin avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131<\/strong><\/h3>\n
Pratikte g\u00fc\u00e7lendirici<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n