Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliğinde Bölümlendirmeyi Anlamak

Bölümsel, makine öğrenimi ve veri madenciliğinde, verileri eğitmek veya analiz etmek amacıyla bir veri kümesini daha küçük alt kümelere veya "parçalara" bölme yöntemini tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bölümlendirmenin amacı, gürültünün ve aykırı değerlerin etkisini azaltarak algoritmanın performansını artırmak veya sorunu daha küçük alt problemlere bölerek hesaplama karmaşıklığını azaltmaktır.

Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli bölümleme teknikleri vardır:

1. Rastgele bölümleme: Veri kümesi rastgele iki veya daha fazla parçaya bölünür. Bu basit ve hızlı bir yöntemdir ancak gürültünün ve aykırı değerlerin etkisini azaltmada etkili olmayabilir.
2. K-aracı bölümleme: Veri kümesi, k-ortalama algoritmasına göre k kümeye bölünür ve her küme ayrı bir parça olarak ele alınır. Bu yöntem, gürültünün ve aykırı değerlerin etkisini azaltmada etkili olabilir ancak karmaşık yapılara sahip veri kümeleri için iyi çalışmayabilir.
3. Hiyerarşik bölümleme: Veri kümesi, toplayıcı veya bölücü kümeleme gibi bir kümeleme algoritmasına dayalı olarak daha küçük bölümlerden oluşan bir hiyerarşiye bölünür. Bu yöntem, problemin hesaplama karmaşıklığını azaltmada etkili olabilir, ancak gürültü ve aykırı değerlerin etkisini azaltmada etkili olmayabilir.
4. Etki alanı tabanlı bölümleme: Veri kümesi, coğrafi konum veya zaman dilimi gibi bazı temel yapı veya özelliklere dayalı olarak alanlara bölünür. Bu yöntem, gürültünün ve aykırı değerlerin etkisini azaltmada etkili olabilir ancak karmaşık yapılara sahip veri kümeleri için iyi çalışmayabilir.
5. Hibrit bölümleme: Veri kümesini bölmek için iki veya daha fazla bölümleme tekniğinin birleşimi kullanılır. Örneğin, veri kümesini yaklaşık bir dengeye bölmek için rastgele bir bölüm kullanılabilir ve ardından veri noktalarının benzerliğine dayalı olarak bölümleri hassaslaştırmak için bir k-ortalama bölümü kullanılabilir.

Bölümleme, çeşitli makine öğrenimi görevlerinde kullanılabilir. , örneğin:

1. Eğitim/test setleri: Bir modelin performansını değerlendirmek için bir veri seti, bir eğitim seti ve bir test setine bölünür.
2. Çapraz doğrulama: Bir veri kümesi birden fazla alt kümeye bölünür ve her alt küme, sırayla bir modeli eğitmek ve test etmek için kullanılır.
3. Özellik seçimi: Bir veri kümesi, farklı özelliklere veya değişkenlere dayalı olarak alt kümelere bölünür ve her bir alt kümede modelin performansı değerlendirilir.
4. Model birleştirme: Birden fazla model, veri kümesinin farklı bölümleri üzerinde eğitilir ve bunların tahminleri nihai bir tahminde bulunmak için birleştirilir.

Genel olarak bölümleme, makine öğrenimi algoritmalarının performansını ve verimliliğini artırmak için güçlü bir tekniktir, ancak Verilerin temel yapısı ve analizin hedefleri.