1. Veri Temizleme Sorunları: Yalnızca Veri Toplamak Yeterli Değil
Veri biliminin belki de en zahmetli kısmı, veri temizleme sürecidir. Çoğu zaman, veri setleri eksik, hatalı veya tutarsız bilgilerle doludur. Bu tür veriler, modelin doğru sonuçlar vermesini engeller. Örneğin, eksik veriler genellikle hata mesajlarına ve yanıltıcı sonuçlara yol açar.
Çözüm:
Eksik veriler için çeşitli yöntemler kullanılabilir.
pandas kütüphanesiyle veri setinizdeki eksik değerleri bulup, uygun bir stratejiyle doldurabilirsiniz. Kayıp değerler için ortalama, medyan veya mod değerleri ile doldurma yaygın bir tekniktir. İşte bir örnek:import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri.csv')
df.fillna(df.mean(), inplace=True)2. Model Seçimi Hataları: Doğru Modeli Seçmek Her Şeydir
Veri bilimi projelerinde en yaygın hatalardan biri, veri setine uygun olmayan modelin seçilmesidir. Örneğin, doğrusal regresyon modeli, karmaşık ilişkilere sahip veriler için yeterli olmayabilir.
Çözüm:
Model seçimi yaparken, verinizin yapısını ve probleminizi iyi anlamalısınız. Çeşitli modelleri deneyip en uygun olanı seçmek için çapraz doğrulama (cross-validation) kullanabilirsiniz. Ayrıca,
sklearn gibi kütüphanelerle farklı model türlerini test etmek oldukça kolaydır.from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)
print(scores.mean())3. Yanlış Veri Seti Kullanımı: Verilerinizi Doğru Seçin
Bir başka yaygın hata, yanlış veri seti kullanmaktır. Gerçek dünyada, bazen eldeki veriler sadece belirli bir projeye uygundur. Örneğin, bir finansal model oluştururken tarihsel verilerin doğru şekilde etiketlenmemiş olması, yanlış sonuçlar doğurabilir.
Çözüm:
Veri setinizi doğru şekilde seçmek ve doğrulamak, başarı için kritik öneme sahiptir. Projeye başlamadan önce, verilerinizi detaylı bir şekilde inceleyin. Veri kaynaklarını doğrulamak için veri araştırmaları yapabilir ve etiketlerin doğruluğunu kontrol edebilirsiniz.
4. Hiperparametre Ayarlarını Göz Ardı Etmek
Hiperparametreler, modelin öğrenme sürecini doğrudan etkileyen parametrelerdir. Ancak bazen bu parametreler yanlış ayarlanabilir ve bu da modelin düşük performans göstermesine yol açar.
Çözüm:
Hiperparametre optimizasyonu yapmak için
GridSearchCV veya RandomizedSearchCV gibi araçlar kullanabilirsiniz. Bu araçlar, modelinizin en iyi performansını yakalamak için hiperparametrelerinizi otomatik olarak ayarlar.from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)5. Kod Optimasyonu Eksikliği: Verimliliği Unutmayın
Birçok veri bilimcisi, projelerine başladığında hızlıca sonuçlar almak ister. Ancak, kodu optimize etmemek, uzun vadede büyük veri setlerinde performans sorunlarına yol açabilir.
Çözüm:
Kod optimizasyonu için veritabanı sorguları, döngüler ve veri manipülasyonlarını dikkatlice ele almalısınız. Ayrıca, büyük veri setleri ile çalışırken
pandas'ın chunking özelliğini kullanarak veri üzerinde parçalara ayrılmış işlem yapabilirsiniz.6. Modelin Aşırı Uyumu: Eğitim Verisi ile Gerçek Veriyi Karıştırmayın
Aşırı uyum, modelin eğitim verisine aşırı derecede odaklanarak, gerçek dünya verilerinde başarısız olması anlamına gelir. Bu, genellikle verinin çok küçük olması veya modelin aşırı karmaşık olması durumunda meydana gelir.
Çözüm:
Modelin aşırı uyum yapmaması için düzenlileştirme tekniklerini kullanabilirsiniz. L2 düzenlileştirme veya erken durdurma gibi yöntemler, aşırı uyumu engellemeye yardımcı olur.
7. Zamanlama Problemleri: Zamanı İyi Yönetmek
Veri bilimi projeleri, genellikle sıkı teslim tarihlerine sahiptir. Ancak, zaman yönetimi eksikliği, projelerin başarısız olmasına yol açabilir. Bu da sonuçta kötü model performansına ve istenmeyen hatalara neden olabilir.
Çözüm:
Zamanı iyi yönetmek için projelerinizi küçük parçalara ayırın. Adım adım ilerleyerek her aşamanın doğru şekilde tamamlandığından emin olun.
8. Yetersiz Veri Görselleştirme: Sonuçları Anlamaya Çalışın
Veri görselleştirme, veri bilimi projelerinde kritik bir adımdır. Ancak, bazı projelerde görselleştirme göz ardı edilir. Veri görselleştirme olmadan, modelin ne kadar doğru olduğu veya hangi alanlarda eksik olduğu anlaşılamaz.
Çözüm:
Matplotlib ve Seaborn gibi araçlar ile verilerinizi görselleştirerek, modelin çıktılarından ne anladığınızı daha iyi kavrayabilirsiniz.
9. Modeli Test Etmeden Dağıtmak
Bazen modeller, test edilmeden dağıtılır. Bu, beklenmedik hatalara ve düşük performanslı sonuçlara yol açabilir.
Çözüm:
Modelinizi her zaman test edin. Performansı değerlendirmek için test setlerine uygulayın ve sonuçları gözden geçirin.
10. İletişim Eksiklikleri: İşbirliğini Sağlayın
Veri bilimi projelerinde takım çalışması önemlidir. Ancak, proje boyunca ekip üyeleri arasında iletişimsizlik, hataların gözden kaçmasına ve sonuçların yanlış yorumlanmasına neden olabilir.
Çözüm:
Projede çalışan her kişiyle düzenli toplantılar yapın. İlerlemeyi gözden geçirin ve hata yapma olasılığını azaltın.
