1. Hata: Veri Temizliği Yapmamak
Veri biliminin belki de en temel adımı olan veri temizliği, çoğu zaman göz ardı edilir. Ancak, ham verilerle çalışmak, modelinizin doğruluğunu doğrudan etkiler.
Çözüm: Verilerinizi her zaman temizleyin! Eksik değerler, tutarsız formatlar ve yanlış etiketler gibi sorunları düzeltmek için Python’daki pandas kütüphanesinden yararlanabilirsiniz.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri.csv')
df = df.dropna() # Eksik verileri kaldır2. Hata: Aşırı Fiyatlandırılmış Özellikler (Overfitting)
Modelinizi çok fazla özellik (feature) ile beslerseniz, modeliniz eğitildiği veriye fazla uyum sağlar ve genelleme yapma yeteneği zayıflar. Bu da modelin yeni verilere karşı düşük performans göstermesine yol açar.
Çözüm: Özellik mühendisliği yaparken dikkatli olun. Özellik seçimi yaparken, modelinize en faydalı olanları seçmeye özen gösterin. Kötü özellikleri kaldırarak modelinize daha sağlam bir temel atabilirsiniz.
3. Hata: Verilerin Normalizasyonunu Unutmak
Farklı ölçekteki veriler, modelinizin doğru çalışmasını engelleyebilir. Özellikle makine öğrenimi algoritmalarında, verilerinizi normalleştirmek çok önemlidir.
Çözüm: Verilerinizi normalize edin. scikit-learn kütüphanesindeki
StandardScaler gibi araçlarla verilerinizi ölçeklendirebilirsiniz.from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_normalized = scaler.fit_transform(df)4. Hata: Model Seçimini Rastgele Yapmak
Veri bilimi projelerinde doğru model seçimi, başarının anahtarıdır. Hangi modeli kullanacağınızı rastgele seçmek, iyi sonuçlar almanıza engel olabilir.
Çözüm: Verinize uygun olan model tipini seçmek için veri türüne, hedeflerinize ve performans gereksinimlerinize göre seçim yapmalısınız. Deneme-yanılma yaparak, en iyi performansı veren modelinize ulaşabilirsiniz.
5. Hata: Veri Sızdırma (Data Leakage)
Veri sızdırma, eğitim verilerindeki bilgilerin, test verileriyle yanlış bir şekilde ilişkilendirilmesidir. Bu, modelin aşırı optimizasyon yapmasına ve gerçek dünyada kötü sonuçlar vermesine yol açabilir.
Çözüm: Eğitim ve test verilerini kesinlikle ayırın. Ayrıca, özelliklerinizi dikkatlice seçin ve yalnızca eğitim verisiyle işlemler yapın.
6. Hata: Modeli Yetersiz Test Etmek
Veri bilimi projelerinde çoğu zaman modelin doğruluğunu sadece birkaç metrikle değerlendiriyoruz. Ancak bu, modelinizin gerçekten ne kadar iyi çalıştığını anlamanızı engeller.
Çözüm: Modelinizin doğruluğunu sadece eğitim verisiyle değil, aynı zamanda doğrulama ve test verisiyle de ölçün. Farklı metrikler kullanarak, modelinizin gerçek performansını test edin.
7. Hata: Öğrenme Hızını Aşırı Yüksek Tutmak
Öğrenme hızı, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesinde çok önemli bir parametredir. Aşırı yüksek bir öğrenme hızı, modelin doğru bir şekilde öğrenmesini engeller.
Çözüm: Öğrenme hızını küçük tutarak, modelinizin stabil bir şekilde eğitilmesini sağlayabilirsiniz. Genellikle, 0.001 gibi düşük bir değer en iyi sonucu verir.
8. Hata: Yetersiz Veri Kümesi Kullanmak
Veri bilimi projelerinde en büyük hatalardan biri, çok küçük bir veri kümesiyle çalışmaktır. Bu, modelin genelleme yapmasını engeller.
Çözüm: Yeterli veri toplamaya çalışın. Veri toplama veya artırma (data augmentation) yöntemlerini kullanarak, modelinizin daha iyi sonuçlar vermesini sağlayabilirsiniz.
9. Hata: Aşırı Özellik Seçimi
Modeli daha karmaşık hale getirmek için daha fazla özellik eklemek, genellikle modelin doğruluğunu artırmaz, aksine overfitting’e yol açabilir.
Çözüm: Özellik seçimini dikkatli yapın. Özelliklerinizi, modelin performansını artıracak şekilde seçmeye odaklanın. Gereksiz ve düşük bilgi taşıyan özellikleri çıkarın.
10. Hata: Modelin Performansını Değerlendirmemek
Modelin başarısını sadece doğruluk oranı ile ölçmek, bazen yanıltıcı olabilir. Bazı durumlarda, doğruluk oranı yüksek olsa da modelin gerçek dünyada başarılı olmaması mümkündür.
Çözüm: Modelinizin performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirerek, doğruluk dışında başka metrikler de kullanın. Örneğin, F1 skorunu, precision ve recall gibi metrikleri göz önünde bulundurun.
Sonuç: Veri Bilimi Projelerinde Başarı İçin İpuçları
Veri bilimi projelerinde sık yapılan hatalar, genellikle deneyimsizlik ve acelecilikten kaynaklanır. Ancak, bu hatalardan ders çıkararak ve dikkatlice çalışarak, projelerinizi başarıyla tamamlayabilirsiniz. Python ile veri bilimi projelerinde başarılı olmanın yolu, doğru teknikleri uygulamak ve her aşamada dikkatli olmaktan geçiyor.
Unutmayın, hata yapmak, öğrenmenin bir parçasıdır. Yeter ki hatalardan ders çıkarın ve bir dahaki sefere daha dikkatli olun. Veri bilimi yolculuğunuzda başarılar dilerim!
