Model Evaluation and Hyperparameter Tuning (Model Qiymətləndirmə və Hiperparametr Tənzimlənməsi)
Maşın öyrənməsi (ML) modelləri qurularkən, modelin performansını qiymətləndirmək və ən yaxşı nəticələri əldə etmək üçün düzgün qiymətləndirmə metodları və hiperparametr tənzimlənməsi vacibdir. Bu, modelin doğru şəkildə təlim edildiyini və gerçək dünya verilənləri üzərində yaxşı nəticələr verəcəyini təmin etməyə kömək edir. Bu proses həmçinin modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini (overfitting və underfitting risklərini) optimallaşdırmağa imkan verir.
Model Qiymətləndirmə
Modelin qiymətləndirilməsi, onun verilənlər üzərində nə dərəcədə düzgün işlədiyini ölçmək üçün istifadə olunan bir sıra metodları əhatə edir. Bu metodlar, modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini, yəni təlim verilənlərindəki səhvləri təkcə təlim verilənlərində deyil, həm də yeni, görmədiyi verilənlər üzərindəki səhvləri qiymətləndirir.
Qiymətləndirmə Metodları:
- Cross-Validation (Çarpaz Doğrulama):
- K-Fold Cross-Validation: Bu metodda verilənlər dəstəsi K bərabər hissəyə bölünür və model hər dəfə bir hissə üzərində test edilir, qalan K-1 hissə ilə təlim edilir. Bu proses K dəfə təkrarlanır və nəticələr ortalamasını alır. Bu metod, modelin daha sabit və etibarlı qiymətləndirilməsini təmin edir.
- Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV): Bu metod, hər bir verilənlər nöqtəsini test dəsti kimi istifadə edir və qalan bütün nöqtələrlə modelin təlimini həyata keçirir. LOOCV, xüsusilə kiçik verilənlər dəstələrində faydalıdır, lakin hesablama baxımından çox vaxt alıcıdır.
- Confusion Matrix (Çaşdırıcı Matrisi):
- Klassifikasiya modellərinin qiymətləndirilməsi üçün istifadə olunur. Bu matrisi, modelin düzgün və səhv təsnifatlarını təhlil etməyə kömək edir. Həmçinin, aşağıdakı göstəriciləri hesablayır:
- Accuracy (Dəqiqlik): Düzgün təsnif edilmiş nümunələrin ümumi nümunələrə nisbəti.
- Precision (Doğruluq): Doğru müsbət nümunələrin ümumi müsbət nümunələrə nisbəti.
- Recall (Əhatə): Doğru müsbət nümunələrin ümumi doğru müsbət nümunələrə nisbəti.
- F1 Score: Precision və Recall’un harmonik ortalamasıdır, bu da balanslı qiymətləndirmə üçün istifadə edilir.
- ROC Curve və AUC (Area Under the Curve):
- ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve: Modelin doğru və yanlış pozitiv nisbətlərini göstərən bir qrafikdir. Bu qrafik, modelin müxtəlif həssaslıq səviyyələrində necə performans göstərdiyini qiymətləndirməyə imkan verir.
- AUC (Area Under the Curve): ROC əyrisinin altındakı sahədir və modelin ümumi performansını qiymətləndirir. AUC 1-ə yaxın olduqda, modelin yaxşı performans göstərdiyini göstərir.
Qiymətləndirmə Metodlarının Seçilməsi:
Modelin qiymətləndirilməsi metodunun seçilməsi, verilənlərin növünə və məqsədinə bağlıdır. Məsələn, klassifikasiya məsələlərində confusion matrix və ROC-AUC qiymətləndirmə metodları daha faydalıdır, lakin regreasiya məsələlərində RMSE (Root Mean Squared Error) və MAE (Mean Absolute Error) kimi metodlar daha uyğundur.
Hiperparametr Tənzimlənməsi
Modelin təlimini optimallaşdırmaq üçün istifadə olunan hiperparametrlər, modelin performansını ciddi şəkildə təsir edə bilər. Hiperparametrlər, modelin təlim prosesi və strukturunu idarə edən parametrlərdir. Məsələn, qərar ağaclarında maksimum dərinlik, k-NN-də qonşu sayı, neyron şəbəkələrində öyrənmə sürəti və s.
Hiperparametr Tənzimlənməsi Yanaşmaları:
- Grid Search:
- Grid search, müəyyən bir hiperparametr dəstəsi üçün bütün mümkün kombinasiya variantlarını yoxlayır. Hər bir kombinasiya üçün model təlim edilir və ən yaxşı performansı verən hiperparametr seçilir. Bu yanaşma geniş miqyaslı axtarış təmin etsə də, hesablama baxımından çox zaman alıcı ola bilər.
- Random Search:
- Random search, müəyyən hiperparametr aralığından təsadüfi olaraq seçimlər edərək axtarış aparır. Bu yanaşma grid search-a nisbətən daha sürətli ola bilər, lakin bəzən optimal nəticələri tapmaqda çətinlik yarada bilər.
- Bayesian Optimization:
- Bayesian optimizasyonu, modelin performansını artırmaq üçün statistik yanaşmalardan istifadə edir. Bu metod, hiperparametr seçimlərini daha məqsədli şəkildə edir və ümumiyyətlə daha az iterasiya ilə yaxşı nəticələr əldə edir.
- Genetik Algoritmlar və Təsadüfi Axtarış:
- Bu yanaşmalar daha mürəkkəb problemlərdə və çoxsaylı hiperparametr tənzimləmələri ilə qarşılaşıldıqda istifadə edilir. Genetik alqoritmalar, seçilmiş parametrlər üzərində genetik proseslərdən istifadə edərək optimallaşdırma aparır.
Hiperparametr Tənzimlənməsinin Əhəmiyyəti:
Düzgün hiperparametr tənzimlənməsi, modelin daha dəqiq və ümumiləşdirilmiş nəticələr verməsini təmin edir. Bu, həmçinin modelin öyrənmə sürətini artırmağa və overfitting riskini azaltmağa kömək edir.
Nəticə:
Model qiymətləndirmə və hiperparametr tənzimlənməsi maşın öyrənməsi alqoritmlərinin uğurlu tətbiqində əsas rol oynayır. Düzgün qiymətləndirmə metodları, modelin güclü tərəflərini və zəifliklərini başa düşməyə kömək edir, eyni zamanda düzgün hiperparametr tənzimlənməsi ilə daha yaxşı nəticələr əldə edilir. Bu yanaşmaların hər biri, maşın öyrənməsi tətbiqlərində yüksək performans əldə etməyə imkan verir.
