Model değerlendirme: dengesiz sınıflandırma modelleri

Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Lisa Stuart

Data Scientist

Sınıf dengesizliği

• Kategorik hedef değişken
  • Sınıf başına yaklaşık eşit gözlem sayısı
  • Büyük farklar → yanıltıcı sonuçlar

Karmaşıklık matrisi

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Değerlendirme metrikleri

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Matristen metrikler

¹ https://scaryscientist.blogspot.com/2016/03/confusion-matrix.html

Yeniden örnekleme teknikleri

• Azınlık sınıfını aşırı örnekle
• Çoğunluk sınıfını az örnekle
• NOT: Yeniden örneklemeden ÖNCE veriyi eğitim/test diye ayır!

¹ https://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/

Fonksiyonlar

Fonksiyon	döndürür
sklearn.linear_model.LogisticRegression	lojistik regresyon
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)	karmaşıklık matrisi
sklearn.metrics.precision_score(y_test,y_pred)	kesinlik (precision)
sklearn.metrics.recall_score(y_test,y_pred)	duyarlılık (recall)
sklearn.metrics.f1_score(y_test,y_pred)	f1 skoru
sklearn.utils.resample(deny, n_samples=len(approve))	yeniden örnekler

Hadi pratik yapalım!

Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme