:::: MENU ::::
Sınıflandırma

Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasını Anlatınız?

Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasını Anlatınız?
Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?
Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması nerelerde kullanılır?
Multinominal Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması Nasıl Çalışır?

Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması ile ilgili temel bilgiler…


k-kez çapraz doğrulama yöntemi

k-kez çapraz doğrulama yöntemi sınıflandırıcı modellerin bir veri kümesi üzerinde yapılan sınıflandırma işleminin sonuçlarının tutarlı olması için kullanılmaktadır.

Metodun uygulanmasından önce k parametresinin belirlenmesi gerekmektedir. k parametresi veri kümesinin kaç parçaya bölüneceğini belirtmektedir. k adet sınıflandırma işlemi yapılmaktadır ve her adımda bölünen parçalardan bir tanesi test işlemi için ayrılmakta geriye kalan k-1 tanesi sınıflandırıcının eğitimi için kullanılmaktadır. k adım sonra elde edilen sınıflandırma sonuçlarının ortalaması alınarak genel sınıflandırma sonucu elde edilmektedir.

k parametresi 10 olarak belirlenen bir çapraz doğrulama işlemi aşağıda görülmektedir. 10 parçaya bölünen veri kümesindeki 9 parça eğitim kümesi ve geriye kalan diğer parça test kümesi olarak kullanılmakta ve bu işlem 10 adımda ve her adımda farklı bir parça test kümesi alınarak gerçekleştirilmektedir.

10-kez-capraz-dogrulama-islemi

Kaynak: http://ahmetcevahircinar.com.tr/2017/03/25/genetik-algoritma-ile-bulanik-kural-kumesinin-otomatik-olarak-olusturulmasinda-yeni-bir-yaklasim/