1. Veri Hazırlama Hataları
Çözüm: Veri setinizi dikkatlice inceleyin. Eksik değerleri kontrol edin ve gerekirse doldurun ya da çıkarın. Ayrıca, verilerinizi standartlaştırmak veya normalleştirmek için uygun araçlar kullanın.
```python
import pandas as pd
# Eksik verileri kontrol etme
df.isnull().sum()
# Eksik verileri doldurmak
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
```
2. Kütüphane Uyumsuzlukları
Çözüm: Kullanmakta olduğunuz kütüphanelerin sürümlerini kontrol edin ve uyumsuzlukları gidermek için doğru sürümleri yüklediğinizden emin olun. Python ortamlarını yönetmek için
virtualenv veya conda kullanabilirsiniz.```bash
pip install numpy==1.21.0
pip install tensorflow==2.5.0
```
3. Modelin Aşırı Eğitim (Overfitting) Yapması
Çözüm: Modelinizi doğrulama verisi ile test ederek aşırı uyum sorununu engelleyebilirsiniz. Ayrıca, düzenlileştirme (regularization) tekniklerini kullanarak modelin karmaşıklığını kontrol altına alabilirsiniz.
```python
from sklearn.linear_model import Ridge
# Ridge regülasyonunu ekleyerek aşırı uyumu engelleme
model = Ridge(alpha=1.0)
model.fit(X_train, y_train)
```
4. Modelin Yetersiz Eğitim Yapması (Underfitting)
Çözüm: Modelinizi daha fazla veri ile eğitin veya daha karmaşık bir model seçin. Ayrıca, modelin öğrenme hızını (learning rate) ayarlayarak eğitim sürecini iyileştirebilirsiniz.
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Daha güçlü bir model ile yetersiz eğitim sorunu çözülür
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
```
5. Veri Seti Dengesizliği (Imbalanced Dataset)
Çözüm: Verinizi dengelemek için SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) gibi teknikleri kullanabilirsiniz. Ayrıca, modelinizin kayıp fonksiyonunu sınıf dengesizliklerini göz önünde bulunduracak şekilde ayarlayın.
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# SMOTE ile veri dengesizliğini giderme
smote = SMOTE()
X_res, y_res = smote.fit_resample(X_train, y_train)
```
6. Hiperparametre Ayarlama Hataları
Çözüm: Hiperparametre ayarlamaları için GridSearchCV veya RandomizedSearchCV kullanarak en uygun parametre kombinasyonunu bulabilirsiniz.
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# Hiperparametre ayarları
param_grid = {'max_depth': [3, 5, 10], 'n_estimators': [50, 100, 200]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
7. Veri Tipi Uyumsuzlukları
Çözüm: Verilerinizi kontrol edin ve doğru türde olduklarından emin olun. Pandas ve Numpy, veri türlerini kontrol etmek ve dönüştürmek için güçlü araçlar sunar.
```python
# Veri tiplerini kontrol etme
df.dtypes
# Veri tiplerini dönüştürme
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
8. Modelin Performansını Değerlendirme Hataları
Çözüm: Performans değerlendirmesinde doğru metrikleri seçin. Örneğin, sınıflandırma problemlerinde doğruluk yerine F1 skoru veya ROC-AUC gibi metrikler daha uygun olabilir.
```python
from sklearn.metrics import f1_score
# F1 skoru ile model değerlendirme
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
```
9. Modelin Eğitim Süresi Sorunları
Çözüm: Eğitim süresini azaltmak için verinizi küçültebilir veya paralel işlem yapabilirsiniz. Ayrıca, modelinizi daha verimli hale getirecek optimizasyonlar yapabilirsiniz.
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Eğitim setini küçültme
X_train_small, _, y_train_small, _ = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.9)
```
10. Modelin Genel Hataları ve Aşırı Güven Sorunu
Çözüm: Modelin güvenilirliğini kontrol etmek için çapraz doğrulama ve hiperparametre optimizasyonu kullanarak modelin ne kadar genellenebilir olduğunu test edin.
---
