İşte EK özellikler hakkında kapsamlı bir markdown formatında bilgi:
EK özellikleri, genellikle yazılım geliştirme, veri analizi ve makine öğrenimi gibi alanlarda kullanılan ve mevcut bir veri kümesine veya modele eklenen, performansı artırmak, doğruluğu yükseltmek veya belirli sorunları çözmek amacıyla tasarlanmış niteliklerdir. EK özellikler, temel özelliklerin yanı sıra, veriden türetilen veya harici kaynaklardan elde edilen bilgiler olabilir.
EK özellikler, bir veri setinin veya modelin performansını artırmak için kullanılan, mevcut özelliklere ek olarak türetilen veya harici kaynaklardan elde edilen değişkenlerdir. Bu özellikler, mevcut verideki gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarabilir, modelin tahmin yeteneğini güçlendirebilir ve genel doğruluğu artırabilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde, kullanıcının yaşının ve cinsiyetinin yanı sıra, son bir ay içindeki satın alma sıklığı veya harcama miktarı gibi ek özellikler, öneri sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırabilir.
Özellik Mühendisliği, makine öğrenimi modellerinin performansını iyileştirmek için verilerden özellikler çıkarma, dönüştürme ve seçme sürecidir. EK özellikler, özellik mühendisliğinin önemli bir parçasıdır ve modelin öğrenme kapasitesini artırmak için kullanılır.
Veri Ön İşleme, verinin modelleme için uygun hale getirilmesi sürecidir. Bu süreç, eksik verilerin giderilmesi, aykırı değerlerin tespiti ve düzeltilmesi, veri standardizasyonu ve normalizasyonu gibi adımları içerir. EK özelliklerin oluşturulması da genellikle veri ön işleme aşamasında gerçekleştirilir.
Türetilmiş özellikler, mevcut özellikler kullanılarak oluşturulan yeni özelliklerdir. Örneğin, bir müşterinin toplam harcama miktarı, sipariş sayısı ve ortalama sipariş değeri gibi özellikler, mevcut sipariş verilerinden türetilebilir.
Harici veri kaynaklarından elde edilen özellikler, modelin performansını artırmak için dış kaynaklardan getirilen bilgilerdir. Örneğin, bir hava durumu tahmin modelinde, sıcaklık, nem, rüzgar hızı gibi harici veriler kullanılabilir.
Etkileşim özellikleri, iki veya daha fazla özelliğin kombinasyonundan oluşturulan yeni özelliklerdir. Örneğin, bir evin büyüklüğü ve konumu birlikte ele alınarak, evin değerini daha iyi tahmin etmek için bir etkileşim özelliği oluşturulabilir.
EK özelliklerin eklenmesi, modelin performansını her zaman artırmayabilir. Gereksiz veya yanıltıcı özellikler, modelin karmaşıklığını artırabilir ve aşırı öğrenmeye (overfitting) yol açabilir. Bu nedenle, EK özelliklerin dikkatli bir şekilde seçilmesi önemlidir.
Boyut İndirgeme teknikleri, veri setindeki özellik sayısını azaltarak modelin karmaşıklığını azaltır ve performansı artırır.
EK özellikler, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için yaygın olarak kullanılır. Örneğin, kredi skorlama modellerinde, müşterinin gelir düzeyi, kredi geçmişi ve demografik bilgileri gibi ek özellikler kullanılabilir.
Doğal Dil İşleme (NLP) uygulamalarında, kelime sıklığı, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) ve kelime gömme (word embeddings) gibi ek özellikler, metin sınıflandırma, duygu analizi ve makine çevirisi gibi görevlerde performansı artırabilir.
Bilgisayarlı Görü uygulamalarında, kenar tespiti, köşe tespiti ve renk histogramları gibi ek özellikler, nesne tanıma, görüntü sınıflandırma ve yüz tanıma gibi görevlerde kullanılabilir.
Finansal Analiz uygulamalarında, hisse senedi fiyatları, işlem hacmi, piyasa endeksleri ve ekonomik göstergeler gibi ek özellikler, hisse senedi tahminleme, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu gibi görevlerde kullanılabilir.
EK özellikler, makine öğrenimi modellerinin ve veri analizinin gücünü artırmanın önemli bir yoludur. Doğru özelliklerin seçilmesi ve mühendislik süreçlerinin dikkatli bir şekilde yönetilmesi, daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Ancak, veri kalitesi, aşırı öğrenme ve hesaplama maliyeti gibi zorlukların da göz önünde bulundurulması gerekmektedir.
Bu makale, EK özellikler hakkında kapsamlı bir genel bakış sunmayı amaçlamaktadır. Umarım faydalı olmuştur.