M10 · Makine Öğrenmesine Giriş
Train/Test Ayrımı ve Overfitting
Neden bu konu?
Bir model eğitim satırlarını ezberleyip o satırlarda kusursuz görünebilir; asıl soru daha sonra gelecek siparişlerde ne yapacağıdır. Train kümesi modeli ve dönüşümleri öğrenmek, cross-validation yalnız train içinde seçenekleri karşılaştırmak, test kümesi ise bütün kararlar kilitlendikten sonra bir kez dürüst son kontrol yapmak içindir. NovaCommerce gelecekteki gecikmeleri tahmin edeceği için zamanı karıştıran rastgele ayrım, geleceğin desenlerini geçmişe taşıyabilir; kronolojik ayrım ve yalnız eğitimden kurulan baseline gerçek kullanım koşuluna daha yakındır.
Benzetme: kavramın günlük karşılığı
Train/test ayrımı, öğrencinin çalışma soruları ile mühürlü final sınavını ayırmaya benzer. Çalışma sorularını bölümlere ayırıp birkaç deneme sınavı yapmak cross-validation'dır; final kitapçığını her karar değişiminde açmak ise onu çalışma materyaline çevirir. Ezberleyen öğrenci çalışma kağıdında 100 alabilir, fakat mühürlü final yeni sorulardaki gerçek öğrenmeyi gösterir.
Bu işin sırrı: kalıplar
- Önce ayır, sonra öğren: İmputer, scaler, özellik seçimi ve model fit işlemlerinin tamamı yalnız train üzerinde öğrenilir.
- Split üretimi taklit eder: Geleceği tahmin eden sipariş modelinde eski tarihler train, daha yeni tarihler test olur; eşit aralıklı örnekte TimeSeriesSplit, düzensiz olaylarda sabit tarih pencereleri ve gerektiğinde grup sınırı kullanılır.
+ 3 kalıp daha tam derste
İlk uygulama adımı
1. Zaman sıralı örnek veri kur
`import numpy as np, pandas as pd`; `rng=np.random.default_rng(42); n=120`; günlük `siparis_ani`, `mesafe_km`, `urun_adedi` üret ve `gecikme_gun=(0.008*mesafe_km + 0.25*urun_adedi + np.arange(n)/60 + rng.normal(0,0.4,n)).clip(0)` formülüyle tabloyu tarihe göre sırala.
Kontrol noktası: `len(df)==120` ve `df['siparis_ani'].is_monotonic_increasing` ikisi de True; hedef gelecek siparişlerde zaman drift'i içeren sayısal bir değerdir.
+ 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.