M10 · Makine Öğrenmesine Giriş

Sınıflandırma ve Değerlendirme Metrikleri

Güncellendi: 15 Temmuz 2026·Başlıktan özgün üretildiSade anlatım modu

Neden bu konu?

Sınıflandırma bir gözlemi önceden tanımlanmış sınıfa atar; NovaCommerce için pozitif sınıf `gecikti=1` olabilir. Fakat 'doğru tahmin oranı' tek başına yeterli değildir: siparişlerin yalnız %5'i gecikiyorsa hiçbir gecikmeyi yakalamayan model %95 accuracy alır. Dürüst değerlendirme önce pozitif sınıfı ve hata maliyetini yazar, sonra confusion matrix'teki TN/FP/FN/TP sayılarını, işaretlenenlerin ne kadarının gerçekten geciktiğini gösteren precision'ı ve gerçek gecikmelerin ne kadarını yakaladığını gösteren recall'ı birlikte okur. Karar eşiği final testte değil, yalnız train içindeki validation/CV tahminlerinde iş kapasitesine göre seçilir.

Benzetme: kavramın günlük karşılığı

Gecikme sınıflandırıcısı, depodaki sınırlı kapasiteli risk alarmına benzer. Alarm çalan kutuların gerçekten sorunlu çıkma oranı precision'dır; gerçekten sorunlu kutuların kaçında alarm çaldığı recall'dır. Alarmı hassaslaştırmak daha çok sorunu yakalayabilir ama daha fazla sağlam kutuyu da kontrole gönderebilir; doğru ayar operasyon kapasitesi ve kaçırma maliyetiyle belirlenir.

Bu işin sırrı: kalıplar

  • Pozitif sınıfı yaz: `1 = vaat tarihini aşan sipariş`; precision ve recall ancak hangi olayın pozitif olduğu açıkken anlamlıdır.
  • Confusion matrix'i sayıya çevir: sklearn ikili sırası `[[TN, FP], [FN, TP]]`; her hücreyi NovaCommerce eylemiyle adlandır.

+ 3 kalıp daha tam derste

İlk uygulama adımı

1. Pozitif sınıfı ve yaygınlığı tanımla

`df['gecikti'] = (df['gecikme_gun'] > 0).astype(int)` çalıştır; `df['gecikti'].value_counts()` ve `mean()` ile sınıf sayılarını/oranını yazdır.

Kontrol noktası: Etiket yalnız 0 ve 1 içerir; `1` açıkça geciken sipariştir, pozitif oran ve her sınıfın n değeri raporda görünür.

+ 4 adım daha tam derste

Dersin devamı erken erişimde

Tam derste seni bekleyenler: 5 kontrol noktalı uygulama adımı, gerçek dünya kullanımı (analist + scientist + AI perspektifi), 4 yaygın tuzak, mülakat sorusu ve model cevabı, 5 soruluk quiz, 7 tekrar kartı ve NovaCommerce proje görevi.