Sınıflandırma Nedir?
Sınıflandırma, denetimli öğrenmenin bir alt dalıdır ve verileri önceden tanımlanmış kategorilere atamak için kullanılır. Sınıflandırma algoritmaları, etiketli verilerden öğrenerek, yeni verileri doğru kategorilere sınıflandırmayı amaçlar.
Örneğin, e-postaların spam olup olmadığını belirlemek, hastalık teşhisi koymak, müşteri segmentasyonu yapmak veya görüntüleri kategorilere ayırmak gibi problemler sınıflandırma ile çözülebilir.
Sınıflandırma algoritmaları, ikili sınıflandırma (iki kategori) veya çok sınıflı sınıflandırma (ikiden fazla kategori) problemlerini çözebilir.
Sınıflandırma Algoritma Türleri
- Lojistik Regresyon
- Naive Bayes
- K-En Yakın Komşu (KNN)
- Destek Vektör Makineleri (SVM)
- Karar Ağaçları
- Rastgele Orman
- Gradient Boosting
- Yapay Sinir Ağları
Temel Sınıflandırma Algoritmaları
Lojistik Regresyon
Lojistik regresyon, doğrusal regresyonun sınıflandırma problemlerine uyarlanmış halidir. Bir olayın gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
Özellikler:
- İkili sınıflandırma için yaygın olarak kullanılır
- Olasılık tahmini yapabilir (0-1 arasında)
- Basit ve yorumlanabilir bir modeldir
- Çok sınıflı problemlere genişletilebilir (multinomial lojistik regresyon)
Kullanım Alanları:
- Kredi risk değerlendirmesi
- Tıbbi teşhis
- Müşteri kaybı tahmini
- Spam e-posta tespiti
Naive Bayes
Naive Bayes, Bayes teoremi temelli olasılıksal bir sınıflandırma algoritmasıdır. Özellikler arasında bağımsızlık varsayımı yapar (bu yüzden "naive" yani saf olarak adlandırılır).
Özellikler:
- Hızlı ve verimli bir algoritmadır
- Az miktarda eğitim verisiyle bile iyi sonuçlar verebilir
- Yüksek boyutlu veri setlerinde etkilidir
- Çok sınıflı problemlerde iyi performans gösterir
Türleri:
- Gaussian Naive Bayes: Sürekli değişkenler için
- Multinomial Naive Bayes: Metin sınıflandırma gibi sayım verileri için
- Bernoulli Naive Bayes: İkili özellikler için
Kullanım Alanları:
- Metin sınıflandırma ve spam filtreleme
- Duygu analizi
- Doküman kategorilendirme
- Gerçek zamanlı tahmin gerektiren uygulamalar
Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri
Karar Ağaçları
Karar ağaçları, veriyi bir dizi kural kullanarak bölen ve ağaç yapısında temsil eden sınıflandırma algoritmasıdır. Her düğüm bir özellik üzerinde test yapar ve her dal bir test sonucunu temsil eder.
Özellikler:
- Sezgisel ve kolay yorumlanabilir
- Hem sayısal hem de kategorik verileri işleyebilir
- Özellik ölçeklendirme gerektirmez
- Doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabilir
- Özellik önemini belirleyebilir
Dezavantajlar:
- Aşırı öğrenmeye yatkındır
- Küçük veri değişikliklerine karşı istikrarsız olabilir
- Tek başına kullanıldığında genellikle düşük performans gösterir
Topluluk Yöntemleri
Topluluk yöntemleri, birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek daha güçlü bir model oluşturan tekniklerdir. Karar ağaçlarının dezavantajlarını gidermek için sıklıkla kullanılır.
Popüler Topluluk Yöntemleri:
- Rastgele Orman: Çok sayıda karar ağacının rastgele alt örneklemler ve özellikler kullanarak eğitildiği ve sonuçların oylandığı yöntem
- Gradient Boosting: Ardışık ağaçların önceki modellerin hatalarını düzeltmeye odaklandığı yöntem
- AdaBoost: Zayıf öğrenicileri birleştirerek güçlü bir öğrenici oluşturan yöntem
- XGBoost: Gradient boosting'in optimize edilmiş ve verimli bir uygulaması
- LightGBM: Microsoft tarafından geliştirilen hızlı ve hafif gradient boosting çerçevesi
Avantajlar:
- Daha yüksek doğruluk ve genelleme yeteneği
- Aşırı öğrenmeye karşı daha dirençli
- Karmaşık veri yapılarını modelleyebilme
- Özellik önemini belirleyebilme
Diğer Önemli Sınıflandırma Algoritmaları
K-En Yakın Komşu (KNN)
KNN, bir veri noktasını en yakın k komşusunun çoğunluk oyuna göre sınıflandıran basit bir algoritmadır.
Özellikler:
- Parametrik olmayan bir algoritma
- Tembel öğrenme (lazy learning) yaklaşımı - eğitim aşamasında sadece veriyi saklar
- K değeri algoritmanın performansını önemli ölçüde etkiler
- Uzaklık ölçümü olarak genellikle Öklid mesafesi kullanılır
Destek Vektör Makineleri (SVM)
SVM, veri noktalarını ayıran en iyi hiper düzlemi bulmaya çalışan güçlü bir sınıflandırma algoritmasıdır.
Özellikler:
- Marjı maksimize eden bir düzlem bulur
- Çekirdek fonksiyonları sayesinde doğrusal olmayan sınıflandırma yapabilir
- Yüksek boyutlu uzaylarda etkilidir
- Aşırı öğrenmeye karşı dirençlidir
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma prensibinden esinlenen ve karmaşık örüntüleri öğrenebilen güçlü sınıflandırıcılardır.
Özellikler:
- Çok katmanlı algılayıcılar (MLP) en yaygın yapıdır
- Karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir
- Büyük miktarda veri ve hesaplama gücü gerektirir
- Derin öğrenme için temel yapı taşıdır
Derin Öğrenme Tabanlı Sınıflandırma
Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağları kullanarak karmaşık örüntüleri öğrenen makine öğrenimi alt dalıdır.
Popüler Derin Öğrenme Mimarileri:
- Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü sınıflandırma için optimize edilmiş
- Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Sıralı veri için uygun
- LSTM ve GRU: Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilen RNN türleri
- Transformers: Doğal dil işleme için geliştirilmiş mimari