model doğrulama ne demek?

Model doğrulama, bir makine öğrenimi modelinin beklenen performansı karşılayıp karşılamadığını değerlendirme sürecidir. Modelin, eğitim verisi üzerinde iyi performans göstermesinin yanı sıra, daha önce görmediği veriler üzerinde de genelleme yapabilme yeteneğini ölçmeyi amaçlar. Bu süreç, modelin gerçek dünya senaryolarında ne kadar başarılı olacağını tahmin etmemize yardımcı olur.

Model doğrulamanın temel adımları şunlardır:

1. Veri Setini Bölme: Veri seti genellikle üç parçaya ayrılır: Eğitim verisi, doğrulama verisi ve test verisi. Eğitim verisi, modeli eğitmek için kullanılırken, doğrulama verisi modelin hiperparametrelerini ayarlamak ve aşırı öğrenmeyi önlemek için kullanılır. Test verisi ise modelin nihai performansını değerlendirmek için ayrılmıştır.
2. Modeli Eğitme: Model, eğitim verisi kullanılarak eğitilir. Bu aşamada, modelin parametreleri, eğitim verisindeki desenleri ve ilişkileri yakalayacak şekilde ayarlanır.
3. Modeli Değerlendirme: Model, doğrulama verisi üzerinde değerlendirilir. Bu aşamada, modelin performansı çeşitli metrikler kullanılarak ölçülür. Örneğin, sınıflandırma modelleri için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 skoru gibi metrikler kullanılabilirken, regresyon modelleri için ortalama kare hatası (MSE) veya R-kare gibi metrikler kullanılabilir.
4. Hiperparametre Ayarlama: Doğrulama verisi üzerindeki performansa göre modelin hiperparametreleri ayarlanır. Bu süreç, modelin genelleme yeteneğini artırmak ve aşırı öğrenmeyi önlemek için önemlidir. Çeşitli optimizasyon teknikleri kullanılarak en iyi hiperparametre kombinasyonu bulunur.
5. Test Verisi ile Nihai Değerlendirme: Model, hiperparametre ayarlamasından sonra, daha önce hiç görmediği test verisi üzerinde son bir kez değerlendirilir. Bu değerlendirme, modelin gerçek dünya performansını en iyi şekilde yansıtır.

Model doğrulama, makine öğrenimi projelerinin başarısı için kritik bir öneme sahiptir. Doğru bir şekilde doğrulama yapılmadan dağıtılan modeller, beklenmedik ve istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, model doğrulama sürecine yeterli zaman ve kaynak ayırmak önemlidir.