Sınıflandırma - Temeller ve Pratik Uygulamalar

Sınıflandırma problemleri, veri biliminde karşılaştığımız en yaygın senaryolardan biridir. Bu kurs, tahminlerde bulunmak ve iş dünyasında karar alma süreçlerini yönlendirmek için yaygın algoritmaları anlamanıza ve uygulamanıza yardımcı olacaktır. İster geleceğin veri bilimcisi olun, ister analitik eğitimi alın, ister iş zekasına odaklanın; bu kurs size sınıflandırma problemleri, çözümleri ve yorumlamaları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunacaktır. Lojistik Regresyon'dan KNN ve SVM modellerine kadar, teknikleri Excel ve Python'da nasıl uygulayacağınızı ve modelleri paralel olarak çalıştırmak için nasıl döngüler oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Model değerlendirmesi çok önemli olduğundan, değerlendirme metrikleri ve hata matrisi (confusion matrix) ile model çıktılarını yorumlamaya koca bir bölüm ayıracağız. Bununla birlikte, yanlış negatifler ve yanlış pozitifler hakkında bilgi edinecek ve bunların belirli iş senaryoları üzerindeki etkilerini değerlendireceksiniz. Son olarak, özellik önemi (feature importance), SHAP değerleri ve PDP grafikleri gibi daha gelişmiş sınıflandırma tekniklerine kısa bir bakış sunacağız. Bu kursu tamamladığınızda şunları yapabileceksiniz: • Örtük varsayımları ve pratik kullanım durumları dahil olmak üzere klasik sınıflandırma tekniklerini birbirinden ayırt etmek • Basit...