Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Bu yazının amacı, bilgisayar bilimleri ve iş zekası (business intelligence) gibi disiplinlerin ortak çalışma alanlarından olan veri madenciliği (data mining) konusunda kullanılan metotlardan birisi olan sınıflandırma (classification) kavramını açıklamaktır.

Sınıflandırma kavramı, basitçe bir veri kümesi (data set) üzerinde tanımlı olan çeşitli sınıflar arasında veriyi dağıtmaktır. Sınıflandırma algoritmaları, verilen eğitim kümesinden bu dağılım şeklini öğrenirler ve daha sonra sınıfının belirli olmadığı test verileri geldiğinde doğru şekilde sınıflandırmaya çalışırlar.

Veri kümesi üzerinde verilen bu sınıfları belirten değerlere etiket (label) ismi verilir ve gerek eğitim gerekse test sırasında verinin sınıfının belirlenmesi için kullanılırlar.

Konunun daha kolay anlaşılabilmesi için bir örnek üzerinden anlatmaya çalışalım.

Örneğin aşağıdaki şekilde öğrencilerden toplanan bir veri kümemiz bulunsun.

Yaş Boy Kilo Cinsiyet
20 175 70 Erkek
21 179 80 Erkek
19 162 50 Kız
22 169 55 Kız
20 183 90 Erkek
19 181 75 Erkek
21 171 57 Kız

Örneğin problemimizi şu şekilde tanımlayalım. Bir sınıflandırıcı yöntemimiz, yukarıdaki kümeye bakarak verilen yaş boy ve kilo değerlerine göre bir öğrencinin cinsiyetini öğrenecek olsun. Yani yukarıdaki veri kümesini bir eğitim kümesi olarak kullanacağız. Ardından gelen yeni bir kayıt için, yaş, boy ve kilo değerleri verildiğinde, sınıflandırıcımız cinsiyetini otomatik olarak tahmin edecek (prediction).

Çok sayıdaki sınıflandırma algoritmalarından basit birini seçelim. Diyelim ki sınıflandırma algoritmamız, verilen etiketteki değerlerin ortalamasını alacak ve bu ortalama değer, öğrendiği değer olacak. Ardından gelen test değerleri için bulmuş olduğu ortalamaya uzaklığına bakacak ve kime yakınsa o etiketten kabul edecek.

Yukarıdaki veri kümesini iki sınıf için ikiye bölelim ve ortalama değerlerini alalım:

Erkekler için öğrenme işlemimiz aşağıda verilmiştir:

Yaş Boy Kilo Cinsiyet

20

175

70

Erkek

21

179

80

Erkek

20

183

90

Erkek

19

181

75

Erkek

20

179,5

78,75

Ortalama

Aynı işlemin kızlar için olanı aşğaıdaki şekildedir:

Yaş Boy Kilo Cinsiyet

21

171

57

Kız

19

162

50

Kız

22

169

55

Kız

20,66666667

167,3333333

54

Ortalama

Sonuç olarak algoritmamız erkekler için (20,179.5, 78.5) değerlerini öğrenirken, kızlar için (20.66, 167.33, 54) değerlerini öğreniyor. Diyelim ki yeni gelen ve test edilmesini istediğimiz değer de, yaş : 21, boy: 165, kilo 60 değerlerinde bir kişi olsun. Şimdi algoritmamız öğrendiği değerlere göre bu yeni gelen kişinin cinsiyetini tahmin etmeye çalışacak. Basitçe her değere olan mesafeyi hesaplayacak (burada da çok farklı mesafe hesaplama algoritmaları olmasına karşılık biz yine amacımız temel kavramlar olduğu için konuyu basit tutarak öklit mesafesi (euclidean distance) kullanalım).

Algoritmamızın Erkek tanımından öğrendiği değerler ile yeni gelen kişinin mesafesini hesaplayalım:

Benzer şekilde kızlar için öğrendiğimiz değere olan mesafesini hesaplamaya çalışalım.

Buna göre algoritmamızın verdiği değer, erkeklere olan mesafesinin 23.72 olduğu ve kızlara olan mesafesinin 6.44 olduğudur. Demek ki algoritmamız yeni gelen kişiyi kız sınıfından tanımlamıştır.

İşte sınıflandırma algoritmalarının çalışması, yukarıda da anlatıldığı gibi en basit anlamıyla, 2 aşamadan oluşur.

  • Eğitim verisi üzerinden öğrenme

  • Öğrenilen değerlerle test verisi üzerinde sınıflandırma

Ancak veri madenciliği ve iş zekası çalışmalarında sınıflandırma sadece çalışmanın bir türü ve ufak bir parçası olmaktadır.

 

Bazı Sınıflandırma Algoritmaları ve ilgili konular:

Veri Kümesine Özel İşlemler

Sınıflandırma Algoritmalarındaki Hata Ölçüm Yöntemleri

Yorumlar

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


− 2 = üç