Makine Öğrenmesinde Sınıflama Analizi

Veri bilimi ve yapay zeka dünyasında, makine öğrenmesi giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Makine öğrenmesinin temel taşlarından biri de sınıflama analizidir. Sınıflama analizi, veri setlerindeki desenleri tanımlayarak yeni verileri doğru kategorilere (sınıflara) ayırmamıza yardımcı olan güçlü bir tekniktir. Bu yazıda, sınıflama analizinin temellerini, uygulama alanlarını ve en popüler algoritmalarını ele alacağız. Haydi, makine öğrenmesinin bu heyecan verici dünyasına birlikte giriş yapalım!

Sınıflama Analizi Nedir?

Sınıflama analizi, makine öğrenmesinin denetimli öğrenme kategorisine giren bir tekniktir. Bu yöntem, önceden etiketlenmiş veri setlerini kullanarak bir model oluşturur ve bu modeli yeni, etiketlenmemiş verileri sınıflandırmak için kullanır. Örneğin, e-postaları “spam” veya “spam değil” olarak sınıflandırmak, müşterileri “kredi riski yüksek” veya “kredi riski düşük” olarak ayırmak gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir.

Yaygın Kullanıldığı Disiplinler

1. Sağlık Bilimleri:

• Kanser teşhisi: Biyopsi görüntülerini analiz ederek tümörleri iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırma.
• İlaç keşfi: Moleküler yapıları analiz ederek potansiyel ilaç adaylarını belirleme.
• Genetik araştırmalar: DNA dizilimlerini analiz ederek genetik hastalıkları tahmin etme.

2. Finans ve Bankacılık:

• Kredi skorlaması: Müşterileri kredi riskine göre sınıflandırma.
• Dolandırıcılık tespiti: Şüpheli işlemleri tespit etme ve sınıflandırma.
• Borsa analizi: Hisse senetlerini “al”, “sat” veya “tut” olarak sınıflandırma.

3. Pazarlama ve E-ticaret:

• Müşteri segmentasyonu: Müşterileri satın alma davranışlarına göre gruplama.
• Ürün öneri sistemleri: Kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunma.
• Churn analizi: Müşterileri “ayrılma riski yüksek” veya “düşük” olarak sınıflandırma.

4. Telekomünikasyon:

• Ağ güvenliği: Ağ trafiğini analiz ederek siber saldırıları tespit etme.
• Müşteri hizmetleri: Müşteri şikayetlerini kategorilere ayırma ve önceliklendirme.
• Sinyal işleme: Ses sinyallerini konuşmacılara göre sınıflandırma.

5. Otomotiv Endüstrisi:

• Otonom araçlar: Yol işaretlerini ve nesneleri tanıma ve sınıflandırma.
• Kalite kontrol: Üretim hattındaki parçaları kusurlu veya kusursuz olarak sınıflandırma.
• Sürücü davranışı analizi: Sürücüleri riskli veya güvenli olarak kategorize etme.

6. Eğitim:

• Öğrenci performans tahmini: Öğrencileri başarı düzeylerine göre sınıflandırma.
• Otomatik not verme sistemleri: Yazılı sınavları veya ödevleri değerlendirme.
• Kişiselleştirilmiş öğrenme: Öğrencileri öğrenme stillerine göre gruplama.

7. Çevre Bilimleri:

• Hava kirliliği tahmini: Hava kalitesini sınıflandırma.
• Bitki türlerinin sınıflandırılması: Yaprak görüntülerini analiz ederek bitki türlerini belirleme.
• İklim değişikliği modelleri: İklim verilerini analiz ederek gelecekteki senaryoları sınıflandırma.

Sınıflama Analizinin Uygulama Alanları

1. Tıbbi Teşhis: Hastalıkların teşhisinde ve risk değerlendirmesinde kullanılır. Örneğin, MR görüntülerinden tümör tespiti yapılabilir veya genetik verilere dayanarak bir hastanın belirli bir hastalığa yakalanma riskini tahmin edebilir.
2. Müşteri Segmentasyonu: Müşterileri satın alma davranışlarına, demografik özelliklerine veya etkileşim geçmişlerine göre sınıflandırarak hedefli pazarlama stratejileri geliştirilebilir. Bu, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya kampanyalar oluşturmada çok etkilidir.
3. Duygu Analizi: Sosyal medya yorumları, müşteri geri bildirimleri veya ürün incelemeleri pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırılabilir. Bu, marka algısını izlemek ve müşteri memnuniyetini artırmak için kullanılabilir.
4. Finansal Risk Değerlendirmesi: Kredi başvurularını “onay” veya “red” olarak sınıflandırarak finansal riskleri yönetmede kullanılır. Ayrıca, sigorta şirketleri poliçe sahiplerini risk kategorilerine ayırmak için bu tekniği kullanabilir.
5. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma gibi bilgisayarlı görü uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Örneğin, güvenlik kameralarındaki şüpheli aktiviteleri tespit etmek veya otomatik araç plakası tanıma sistemleri geliştirmek için kullanılabilir.

Popüler Sınıflama Algoritmaları

1. Lojistik Regresyon: Basit ve yorumlanabilir bir algoritma olup, ikili sınıflandırma problemleri için sıkça kullanılır. Özellikle doğrusal olarak ayrılabilen veri setlerinde etkilidir.
2. Karar Ağaçları: Sezgisel ve kolay anlaşılır bir yapıya sahiptir. Hem sayısal hem de kategorik verileri işleyebilir. Ancak aşırı uyum problemi yaşayabilir.
3. Rastgele Orman: Birden fazla karar ağacını birleştirerek daha güçlü ve genelleştirilebilir bir model oluşturur. Aşırı uyum sorununu azaltır ve yüksek doğruluk sağlar.
4. Destek Vektör Makineleri (SVM): Yüksek boyutlu veri setlerinde etkilidir ve karmaşık karar sınırları oluşturabilir. Özellikle ikili sınıflandırma problemlerinde güçlüdür.
5. Naive Bayes: Basit ve hızlı bir algoritmadır. Özellikle metin sınıflandırma ve spam filtreleme gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.
6. K-En Yakın Komşu (KNN): Örnek tabanlı bir öğrenme algoritmasıdır. Yeni bir veri noktasını, en yakın k komşusunun çoğunluk sınıfına göre sınıflandırır. Basit ve etkili, ancak büyük veri setlerinde yavaş olabilir.
7. Gradient Boosting Machines (GBM): Zayıf öğrenicileri (genellikle karar ağaçları) sıralı olarak birleştirerek güçlü bir sınıflandırıcı oluşturur. XGBoost, LightGBM ve CatBoost popüler GBM implementasyonlarıdır.
8. Yapay Sinir Ağları (ANN): Biyolojik sinir ağlarından esinlenen bu model, karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilir. Derin öğrenme için temel oluşturur.
9. Derin Öğrenme Modelleri: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) gibi derin öğrenme modelleri, özellikle görüntü ve dizi verilerinde etkilidir.
10. Lineer Diskriminant Analizi (LDA): İstatistiksel bir yöntem olup, sınıflar arasındaki ayrımı maksimize etmeye çalışır. Özellikle çok sınıflı problemlerde etkilidir.
11. Quadratic Discriminant Analysis (QDA): LDA’nın bir uzantısı olup, her sınıf için farklı kovaryans matrisleri kullanır. Daha esnek karar sınırları oluşturabilir.
12. Extreme Learning Machines (ELM): Hızlı eğitim süresine sahip, tek gizli katmanlı ileri beslemeli sinir ağlarıdır. Özellikle büyük veri setlerinde etkili olabilir.

Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Değerlendirmesi

Sınıflandırma algoritmalarının performansını değerlendirmek için çeşitli metrikler kullanılır. İşte en önemli performans kriterleri:

1. Doğruluk (Accuracy): Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranıdır. Yorum: Genel performansı gösterir, ancak dengesiz veri setlerinde yanıltıcı olabilir. Ne kadar yüksekse o kadar iyidir.
2. Hassasiyet (Precision): Pozitif olarak tahmin edilen örnekler arasında gerçekten pozitif olanların oranıdır. Yorum: Yanlış pozitifleri minimize etmek önemliyse kullanılır. Ne kadar yüksekse o kadar iyidir.
3. Duyarlılık (Recall veya Sensitivity): Gerçekte pozitif olan örnekler arasında doğru tahmin edilenlerin oranıdır. Yorum: Yanlış negatifleri minimize etmek önemliyse kullanılır. Ne kadar yüksekse o kadar iyidir.
4. F1 Skoru: Hassasiyet ve duyarlılığın harmonik ortalamasıdır. Yorum: Hassasiyet ve duyarlılık arasında denge sağlar. Ne kadar yüksekse o kadar iyidir.
5. ROC Eğrisi ve AUC: ROC, farklı eşik değerleri için doğru pozitif oranına karşı yanlış pozitif oranını gösterir. AUC, ROC eğrisinin altındaki alandır ve 0 ile 1 arasında değer alır. Yorum: Modelin ayırt etme yeteneğini gösterir. AUC 1’e yaklaştıkça model performansı artar.
6. Konfüzyon (Hata) Matrisi: Gerçek ve tahmin edilen sınıfların bir tablosudur. Yorum: Modelin hangi sınıflarda iyi/kötü performans gösterdiğini detaylı olarak gösterir.
7. Log Loss: Tahminlerin kesinliğini ölçer. Düşük değerler daha iyi performansı gösterir. Yorum: Olasılık tahminlerinin kalitesini değerlendirir.

Bu metrikler, modelin performansını farklı açılardan değerlendirir ve problem türüne göre uygun olanı seçilmelidir.

Sınıflama Analizinin Çalışma Prensibi

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlk adım, yüksek kaliteli ve etiketlenmiş bir veri seti oluşturmaktır. Bu veri seti, sınıflandırılacak örnekleri ve bunların doğru etiketlerini içermelidir.
2. Özellik Seçimi: Veri setindeki en alakalı özellikleri belirlemek, modelin performansını artırmak için kritik öneme sahiptir. Gereksiz özellikler modelin karmaşıklığını artırabilir ve aşırı uyuma (overfitting) neden olabilir.
3. Model Seçimi ve Eğitimi: Veri setine ve problem türüne uygun bir sınıflama algoritması seçilir. Model, eğitim veri seti üzerinde eğitilir ve parametreleri optimize edilir.
4. Model Değerlendirmesi: Eğitilen model, test veri seti üzerinde değerlendirilir. Doğruluk, hassasiyet, duyarlılık ve F1 skoru gibi metrikler kullanılarak modelin performansı ölçülür.
5. Tahmin ve Uygulama: Model yeterince iyi performans gösteriyorsa, yeni, etiketlenmemiş verileri sınıflandırmak için kullanılabilir.

Sınıflama Analizinde Karşılaşılan Zorluklar

1. Dengesiz Veri Setleri: Bir sınıfın diğerlerine göre çok daha fazla örneğe sahip olduğu durumlarda model yanlı sonuçlar üretebilir. Örneğin, kredi kartı dolandırıcılığı tespitinde, dolandırıcılık vakaları tüm işlemlerin çok küçük bir yüzdesini oluşturur. Bu durumda, model sadece çoğunluk sınıfını tahmin ederek yüksek doğruluk elde edebilir, ancak azınlık sınıfını (dolandırıcılık vakalarını) tespit edemez.

Çözüm önerileri:

• • Oversampling: Azınlık sınıfından örnekleri çoğaltma (SMOTE gibi teknikler)
  • Undersampling: Çoğunluk sınıfından örnekleri azaltma
  • Sınıf ağırlıklandırma: Modele azınlık sınıfının daha önemli olduğunu öğretme

2. Aşırı Uyum (Overfitting): Model, eğitim verisine çok iyi uyum sağlar ancak yeni verilerde kötü performans gösterir. Bu, modelin eğitim verilerindeki gürültüyü de öğrenmesinden kaynaklanır.

Örnek: Bir öğrenci sınav sorularını ezberler ama konuyu anlamaz. Sınavda başarılı olur ancak gerçek hayatta bilgiyi uygulayamaz.

Çözüm önerileri:

• • Regularizasyon teknikleri (L1, L2 regularizasyon)
  • Dropout (yapay sinir ağlarında)
  • Çapraz doğrulama
  • Veri artırma (data augmentation)

3. Eksik veya Gürültülü Veri: Veri setindeki eksik veya hatalı değerler modelin performansını olumsuz etkileyebilir.

Örnek: Müşteri verilerinde bazı kişilerin gelir bilgisi eksik olabilir veya yanlışlıkla çok yüksek girilmiş olabilir.

Çözüm önerileri:

• • Eksik verileri tahmin etme (imputation)
  • Aykırı değerleri tespit etme ve düzeltme
  • Veri temizleme teknikleri

4. Yüksek Boyutluluk: Çok sayıda özelliğe sahip veri setlerinde model karmaşıklığı artar ve hesaplama maliyeti yükselir. Bu durum “boyutluluğun laneti” olarak da bilinir.

Örnek: Genetik çalışmalarda binlerce gen ifadesi özellik olarak kullanılabilir.

Çözüm önerileri:

• • Özellik seçimi (feature selection)
  • Boyut indirgeme teknikleri (PCA, t-SNE)
  • Regularizasyon

5. Model Yorumlanabilirliği: Bazı karmaşık modeller (örneğin, derin öğrenme modelleri) yüksek doğruluk sağlar ancak kararlarını açıklamak zor olabilir.

Örnek: Bir derin öğrenme modeli bir hastanın kanser olup olmadığını yüksek doğrulukla tahmin edebilir, ancak bu kararı nasıl verdiğini açıklamak zor olabilir.

Çözüm önerileri:

• • LIME veya SHAP gibi model açıklama teknikleri
  • Daha yorumlanabilir modeller kullanma (karar ağaçları gibi)
  • Model kararlarını görselleştirme teknikleri

Örnek Bir Sınıflama Problemi ve Yorumu

Problem: Bir bankanın müşterilerinin kredi riskini tahmin etmek.

Değişkenler:

1. Yaş (sürekli)
2. Gelir (sürekli, yıllık)
3. Kredi skoru (sürekli, 300-850 arası)
4. İstihdam süresi (sürekli, yıl)
5. Önceki kredi geçmişi (kategorik: iyi, orta, kötü)

Hedef değişken: Kredi riski (0: Düşük risk, 1: Yüksek risk)

Örnek veri seti (5 kişilik bir veri olsun):

Yaş | Gelir           | Kredi Skoru | İstihdam Süresi | Önceki Kredi | Risk

35   | 50000        | 720              | 5                        | İyi                  | 0

28   | 35000        | 650              | 2                        | Orta              | 1

45   | 80000        | 780              | 15                      | İyi                 | 0

52   | 60000        | 700              | 8                        | Kötü             | 1

39   | 55000        | 730              | 7                        | İyi                 | 0

Diyelim ki bu veri setini kullanarak bir lojistik regresyon modeli eğittik ve aşağıdaki katsayıları elde ettik:

Yaş: -0.02; Gelir: -0.00005; Kredi Skoru: -0.01; İstihdam Süresi: -0.1; Önceki Kredi (İyi): -1.5; Önceki Kredi (Orta): 0.5 (Not: Negatif katsayılar riski azaltır, pozitif katsayılar artırır)

Nasıl Tahmin Yapar?: Yeni bir müşteri için bilgileri şöyle olsun: Yaş: 40, Gelir: 70000, Kredi Skoru: 710, İstihdam Süresi: 10, Önceki Kredi: İyi

Model tahmini: z = 3 + (-0.02 * 40) + (-0.00005 * 70000) + (-0.01 * 710) + (-0.1 * 10) + (-1.5) hesabından z = -5.8 bulunur.

Olasılık tahmini = 1 / (1 + e^(-z)) = 0.003

Yorum: Model, bu müşterinin yüksek riskli olma olasılığını %0.3 olarak tahmin ediyor. Bu düşük bir olasılık olduğundan, müşteri düşük riskli olarak sınıflandırılabilir.

Sınıflama Analizinin Yapılabileceği Programlar ve Araçlar

1. Python:

• Scikit-learn: Kapsamlı bir makine öğrenmesi kütüphanesi
• TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme için
• PyTorch: Derin öğrenme ve sinir ağları için
• XGBoost, LightGBM: Gradient boosting algoritmaları için

2. R:

• caret: Kapsamlı bir makine öğrenmesi paketi
• randomForest: Rastgele orman algoritması için
• glmnet: Lojistik regresyon ve elastik ağ için

3. MATLAB:

• Statistics and Machine Learning Toolbox

4. SAS:

• SAS Enterprise Miner

5. IBM SPSS:

• SPSS Modeler

6. RapidMiner:

• Görsel arayüzlü veri madenciliği ve makine öğrenmesi platformu

7. Weka:

• Java tabanlı açık kaynaklı makine öğrenmesi yazılımı

8. H2O:

• Büyük veri setleri için dağıtık makine öğrenmesi platformu

9. Apache Spark (MLlib):

• Büyük veri işleme ve makine öğrenmesi için dağıtık hesaplama çerçevesi

10. Julia:

• MLJ.jl: Julia programlama dili için makine öğrenmesi çerçevesi

Bu araçların çoğu, veri ön işleme, model eğitimi, değerlendirme ve görselleştirme için geniş bir yelpazede fonksiyonlar ve kütüphaneler sunar.

Özet ve Öneriler

Sınıflama analizi, makine öğrenmesinin temel ve güçlü bir tekniğidir. Doğru uygulandığında, işletmelere ve araştırmacılara değerli içgörüler sağlayabilir ve karar verme süreçlerini iyileştirebilir. Başarılı bir sınıflama analizi için şu önerileri dikkate alabilirsiniz:

1. Veri kalitesine önem verin. Temiz ve iyi etiketlenmiş veri setleri kullanın.
2. Problem türüne ve veri setine uygun algoritma seçin.
3. Özellik mühendisliği ve seçimi yaparak modelin performansını artırın.
4. Çapraz doğrulama kullanarak modelin genelleştirme yeteneğini test edin.
5. Dengesiz veri setleri için uygun teknikleri (örneğin, oversampling, undersampling) kullanın.
6. Model performansını düzenli olarak izleyin ve gerektiğinde yeniden eğitin.
7. Modelin yorumlanabilirliğini göz önünde bulundurun ve gerektiğinde açıklama teknikleri kullanın.
8. Farklı algoritmaları deneyin ve ensemble yöntemlerini kullanmayı düşünün.
9. Büyük veri setleriyle çalışırken dağıtık hesaplama platformlarını kullanmayı değerlendirin.
10. Sürekli olarak alandaki yeni gelişmeleri takip edin ve modellerinizi güncel tutun.

Aklınıza takılan soruları, varsa yorumlarınızı bizimle yorum olarak veya iletişim sayfamızdan paylaşmayı ihmal etmeyin. Tahliz İstatistik olarak, bu süreçte size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız. Hepinize bol istatistikli ve analizli günler dileriz 🙂 Sonraki yazılarda görüşmek üzere.