Data Mining

Değişkenlere ait koşullu olasılık dağılımlarını ortaya

koymak ve değişkenlere ait alt kümeler arasındaki

koşullu bağımsızlıkları tanımlamak üzere "_____ ______"

kullanılır

Aşağıdaki ifadelerden hangisi gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme türleri ile ilgili doğru bir açıklamadır?

• Gözetimli öğrenme, etiketlenmemiş verilerle çalışarak örüntüleri keşfeder ve kümeleme algoritmalarını kullanır.

• Regresyon, gözetimsiz öğrenme türüne ait bir algoritmadır ve veri setini homojen gruplara ayırır.

• Sınıflandırma, gözetimli öğrenmeye ait bir türdür ve her bir gözlemi bir kategoriye atar.

• Boyut azaltımı, gözetimli öğrenme yöntemleri kullanılarak verilerdeki özellik sayısını azaltır.

Aşırı öğrenme (overfitting), bir modelin eğitim verisinde iyi performans göstermesi ancak görülmemiş verilerde kötü performans göstermesi durumudur.

• Doğru

• Yanlış

Grafiğe göre tercih edilmesi gereken yöntem hangisidir?

Birliktelik Analizinin temel amacı nedir?

• Sayısal sonuçları tahmin etmek

• Veri setindeki sık görülen desenleri belirlemek

• Veri boyutunu azaltmak

• Verileri sınıflandırmak

Veri madenciliğinde, sınıflandırma algoritmaları _e____m__ _ğ___m_ türündendir.

Makine öğrenimi modellerinde nitelik seçimi yapılmasının gerekçesi aşağıdaki durumlardan hangisinde doğru bir şekilde açıklanmıştır?

• Nitelik seçimi, modelin tüm veri setini işleyerek daha karmaşık yapılar öğrenmesini sağlar ve bu sayede overfitting sorununu ortadan kaldırır.

• Nitelik seçimi, modelin yalnızca yüksek korelasyona sahip bağımsız değişkenleri kullanmasını sağlar, böylece tüm diğer nitelikler göz ardı edilir.

• Nitelik seçimi, gereksiz veya alakasız nitelikleri çıkartarak modelin genelleme yeteneğini artırır, hesaplama maliyetini düşürür ve yorumlanabilirliğini geliştirir.

• Nitelik seçimi, boyutsal verilerin model performansını artırmak yerine sadece hesaplama süresini azaltmak amacıyla uygulanır.

Dengesiz sınıf dağılımı olan durumlarda doğruluk yerine kullanılan performans metriği hangisidir?

Çapraz doğrulama (cross-validation) yöntemi, aşağıdakilerden hangisi için kullanılır?

• Verilerin boyutunu küçültmek

• Modelin hiperparametrelerini optimize etmek

• Modelin doğruluğunu artırmak

• Modelin aşırı uyum yapmasını önlemek

Karar ağacı grafiğine göre en yüksek bilgi veren değişken ______________'dir ve gözlem sayısı ___'dir.