istatistiksel sınıflandırma ne demek?

İstatistiksel sınıflandırma, gözlemleri veya veri noktalarını önceden tanımlanmış kategorilere veya sınıflara atama işlemidir. Bu işlem, verilerin istatistiksel özelliklerini (örneğin, ortalama, varyans, dağılım) kullanarak yapılır ve genellikle bir öğrenme algoritması kullanılarak gerçekleştirilir.

Temel Kavramlar:

• Özellikler (Features): Her bir gözlemi tanımlayan ve sınıflandırma işleminde kullanılan değişkenlerdir. Örneğin, bir e-postayı sınıflandırırken kullanılan özellikler, e-postanın içeriğindeki kelimeler, gönderenin adresi veya e-postanın gönderildiği saat olabilir.
• Sınıflar (Classes): Veri noktalarının atanabileceği önceden tanımlanmış kategorilerdir. Örneğin, bir e-posta sınıflandırma probleminde sınıflar "spam" ve "spam değil" olabilir.
• Öğrenme Algoritması (Learning Algorithm): Verilerden öğrenerek bir sınıflandırma modeli oluşturan algoritmadır. Farklı öğrenme algoritmaları farklı yaklaşımlar kullanır ve farklı türde veriler için daha uygun olabilir.
• Sınıflandırma Modeli (Classification Model): Öğrenme algoritması tarafından oluşturulan ve yeni veri noktalarını sınıflara atamak için kullanılan modeldir.

İstatistiksel Sınıflandırma Yöntemleri:

Birçok farklı istatistiksel sınıflandırma yöntemi bulunmaktadır. En yaygın kullanılanlardan bazıları şunlardır:

• Lojistik Regresyon: Lojistik Regresyon
• Destek Vektör Makineleri (SVM): Destek Vektör Makineleri
• Karar Ağaçları: Karar Ağaçları
• Rastgele Ormanlar: Rastgele Ormanlar
• Naive Bayes: Naive Bayes
• K-En Yakın Komşu (KNN): K-En Yakın Komşu
• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks): Yapay Sinir Ağları

Değerlendirme Metrikleri:

Sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için çeşitli metrikler kullanılır. Bunlardan bazıları şunlardır:

• Doğruluk (Accuracy): Tüm tahminlerin ne kadarının doğru olduğunu gösterir.
• Kesinlik (Precision): Pozitif olarak tahmin edilenlerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu gösterir.
• Hassasiyet (Recall): Gerçekte pozitif olanların ne kadarının pozitif olarak tahmin edildiğini gösterir.
• F1 Skoru (F1 Score): Kesinlik ve hassasiyetin harmonik ortalamasıdır.
• ROC Eğrisi (ROC Curve): Modelin farklı eşik değerlerinde nasıl performans gösterdiğini gösterir.
• AUC (Area Under the Curve): ROC eğrisinin altındaki alandır ve modelin genel performansını gösterir.

Kullanım Alanları:

İstatistiksel sınıflandırma, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Bazı örnekler şunlardır:

• Spam Filtreleme: E-postaları spam veya spam değil olarak sınıflandırma.
• Tıbbi Tanı: Hastalıkları teşhis etme.
• Müşteri Segmentasyonu: Müşterileri farklı gruplara ayırma.
• Dolandırıcılık Tespiti: Kredi kartı dolandırıcılığını tespit etme.
• Görüntü Tanıma: Görüntülerdeki nesneleri tanıma.
• Doğal Dil İşleme: Metinleri sınıflandırma (örneğin, duygu analizi).