“Fitting” (uyum) ve “transformation” (dönüştürme) makine öğrenimi algoritmalarında kullanılan terimlerdir.
“Fitting” (uyum), bir makine öğrenimi modelinin veri kümesine nasıl uyacağını tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bu, veri kümesine uygun bir modelin oluşturulması için kullanılan eğitim verileri ile modelin parametrelerinin ayarlanması işlemidir. Örneğin, bir sınıflandırma modeli oluştururken, modelin sınıflandırma kararını vermek için kullanacağı parametreler eğitim verileri kullanılarak ayarlanır.
“Transformation” (dönüştürme), veri kümesindeki verilerin özelliklerinin değiştirilmesi işlemidir. Bu, veri kümesindeki verilerin daha anlamlı veya kullanılabilir hale getirilmesi için yapılan işlemlerdir. Örneğin, veri kümesindeki verilerin skaler hale getirilmesi, normalleştirilmesi veya özellikler arasındaki ilişkilerin gözlemlenmesi için PCA gibi bir analiz yapılması gibi işlemler dönüştürme olarak adlandırılır.
“Fitting” (uyum) ve “transformation” (dönüştürme) makine öğrenimi algoritmalarında kullanılan terimlerdir.
“Fitting” (uyum), bir makine öğrenimi modelinin veri kümesine nasıl uyacağını tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bu, veri kümesine uygun bir modelin oluşturulması için kullanılan eğitim verileri ile modelin parametrelerinin ayarlanması işlemidir. Örneğin, bir sınıflandırma modeli oluştururken, modelin sınıflandırma kararını vermek için kullanacağı parametreler eğitim verileri kullanılarak ayarlanır.
“Transformation” (dönüştürme), veri kümesindeki verilerin özelliklerinin değiştirilmesi işlemidir. Bu, veri kümesindeki verilerin daha anlamlı veya kullanılabilir hale getirilmesi için yapılan işlemlerdir. Örneğin, veri kümesindeki verilerin skaler hale getirilmesi, normalleştirilmesi veya özellikler arasındaki ilişkilerin gözlemlenmesi için PCA gibi bir analiz yapılması gibi işlemler dönüştürme olarak adlandırılır.