Data Preprocessing: Verinin Hazırlanması ve Temizlenmesi
Giriş
Makine öğrenmesi ve veri analizi süreçlerinde, veri işleme (data preprocessing), modelin başarıya ulaşabilmesi için en kritik adımlardan biridir. Doğrudan verilerle çalışmadan önce gerçekleştirilen veri ön işleme, modelin doğru ve anlamlı sonuçlar üretmesine olanak sağlar. Ancak ham veriler genellikle eksik, hatalı, düzensiz veya gereksiz bilgileri içerebilir. Bu noktada, veri ön işleme teknikleri devreye girer ve veriyi temizler, düzenler ve modelin doğru şekilde çalışabilmesi için uygun hale getirir.
Bu makalede, veri ön işleme (data preprocessing) sürecinin ne olduğu, hangi adımlardan oluştuğu, kullanılan yaygın teknikler ve bu sürecin makine öğrenmesi projelerinde neden kritik olduğu tartışılacaktır.
Data Preprocessing Nedir?
Veri ön işleme, ham veriyi analiz veya makine öğrenmesi algoritmalarında kullanılacak hale getirmek için yapılan işlemler bütünüdür. Bu adımlar, veri setinin tutarsızlıklarını, eksikliklerini ve hatalarını düzeltmeyi amaçlar. Temel olarak, ham veriler genellikle düzensiz, eksik, gürültülü veya hatalı olabilir. Bu nedenle, veri ön işleme, modelin doğru sonuçlar elde etmesini sağlamak için gereklidir.
Veri ön işleme, şu ana adımları içerebilir:
- Veri Temizleme: Eksik değerlerin doldurulması, hatalı verilerin düzeltilmesi.
- Veri Dönüştürme: Verilerin daha uygun bir formata dönüştürülmesi.
- Veri Normalizasyonu ve Standardizasyonu: Verinin belirli bir aralığa ya da dağılıma getirilmesi.
- Özellik Seçimi ve Mühendisliği: Enformasyon taşıyan özelliklerin seçilmesi ve yeni özelliklerin yaratılması.
Veri Ön İşleme Adımları
Veri ön işleme süreci, birkaç temel adımdan oluşur. Bu adımlar, veri setinin yapısına ve modelin ihtiyaçlarına göre farklılık gösterebilir.
1. Eksik Verilerin Doldurulması
Çoğu veri setinde, bazı özellikler için eksik değerler bulunabilir. Bu eksiklikler, verilerin toplanması sırasında oluşan hatalardan, yanlış etiketlemelerden veya ölçüm eksikliklerinden kaynaklanabilir. Eksik veriler, modelin doğru öğrenmesini engelleyebilir. Bu nedenle, eksik verilerle başa çıkmak kritik bir adımdır.
Eksik verileri işlemek için yaygın yöntemler şunlardır:
- Ortalama, Medyan veya Mod ile Doldurma: Sayısal verilerde eksik değerler, o özelliğin ortalama, medyan veya mod değeriyle doldurulabilir.
- Tahmin Yöntemleri: Eksik veriler, regresyon veya sınıflandırma algoritmalarıyla tahmin edilebilir.
- Veri Satırlarını Silme: Eksik veriye sahip olan satırlar tamamen silinebilir, ancak bu durum veri kaybına yol açabilir.
- Kategorik Verilerde Doldurma: Kategorik verilerde eksik değerler, en yaygın kategori veya sıklıkla karşılaşılan kategoriyle doldurulabilir.
2. Veri Temizleme
Veri temizleme, hatalı veya yanlış formatlanmış verilerin düzeltilmesi sürecidir. Verilerdeki hatalar, yanlış ölçümler, yanlış etiketleme, gereksiz boşluklar, hatalı semboller ve tutarsız formatlar gibi birçok kaynaktan gelebilir. Veri temizleme, modelin doğruluğunu artırmak için gereklidir.
Yapılacak temizlik işlemleri şunları içerebilir:
- Yanlış Formatları Düzeltme: Sayısal veriler yerine metin biçiminde olan sayılar, sayısal formata dönüştürülebilir.
- Tutarsız Kategorilerin Düzeltilmesi: Farklı kategorilerdeki eş anlamlı kelimeler veya yanlış yazılmış kategoriler standartlaştırılabilir.
- Aykırı Değerlerin Tespiti ve Düzeltilmesi: Aykırı değerler, modelin performansını olumsuz etkileyebilir. Bu değerler tespit edilip, gerektiğinde düzeltilmeli veya çıkarılmalıdır.
3. Veri Dönüştürme ve Özellik Mühendisliği
Veri dönüştürme, verilerin daha iyi analiz edilebilmesi veya makine öğrenmesi algoritmalarında kullanılabilmesi için uygun formata getirilmesi işlemidir. Bu aşama, veriyi ölçeklendirme, normalleştirme ve kategorik verilere dönüştürmeyi içerir.
Özellik mühendisliği ise, mevcut verilerden yeni ve daha anlamlı özelliklerin (feature) türetilmesidir.
- Özellik Seçimi (Feature Selection): Veri setindeki en önemli özelliklerin belirlenmesi ve gereksiz veya düşük katkı sağlayan özelliklerin elenmesi. Bu, modelin öğrenme süresini hızlandırabilir ve doğruluğunu artırabilir.
- Özellik Dönüştürme: Özelliklerin daha anlamlı bir biçime dönüştürülmesi. Örneğin, tarihsel verilerin yıl, ay, gün gibi bileşenlere ayrılması.
- Kategorik Verilerin Sayısallaştırılması: Makine öğrenmesi algoritmalarının, sayısal verilerle daha iyi çalıştığı için kategorik veriler sayısal verilere dönüştürülmelidir. Bunun için one-hot encoding veya label encoding gibi teknikler kullanılabilir.
- Veri Normalizasyonu (Normalization) ve Standardizasyonu (Standardization): Verinin belirli bir aralığa ya da dağılıma getirilmesi, modelin daha verimli çalışmasına yardımcı olur. Özellikle özellikler farklı ölçeklerde olduğunda bu işlemler önemlidir.
4. Veri Normalizasyonu ve Standardizasyonu
Makine öğrenmesi modelleri, genellikle verilerinin benzer aralıklar ve ölçeklerde olmasını bekler. Eğer özelliklerin birinin değeri çok büyük ve diğerlerinin çok küçükse, modelin öğrenme süreci olumsuz etkilenebilir.
- Veri Normalizasyonu (Min-Max Scaling): Verinin tüm özellikleri, belirli bir aralığa (genellikle [0, 1] aralığı) sıkıştırılır.
- Veri Standardizasyonu (Z-Score Standardization): Verinin, ortalaması sıfır ve standart sapması bir olan bir dağılıma dönüştürülmesi. Bu yöntem, verinin doğal dağılımına dayalı olarak her özelliğin yeniden ölçeklendirilmesini sağlar.
5. Veri Dengeleme (Balancing)
Makine öğrenmesi modelleri, özellikle sınıflandırma görevlerinde, dengesiz veri setleriyle karşılaşabilir. Örneğin, bir sınıfın örnekleri diğerlerinden çok daha fazla olabilir. Bu durum, modelin genelleme yeteneğini azaltabilir ve model çoğunluk sınıfına yönelik eğilim gösterebilir.
Veri dengeleme yöntemleri şunları içerir:
- SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique): Azınlık sınıfındaki örneklerin çoğaltılması için yapay örnekler oluşturulur.
- Ağırlıklı Sınıflar: Modeller, sınıfların ağırlıklarına göre eğitilebilir, böylece azınlık sınıfı daha fazla öncelik alır.
Veri Ön İşlemenin Avantajları
Veri ön işlemenin sağladığı bazı avantajlar şunlardır:
- Model Performansının Artması: Temiz ve iyi işlenmiş veriler, modelin doğruluğunu artırır.
- Aşırı Öğrenme (Overfitting) ile Mücadele: Veri ön işleme, hatalı ve gereksiz verilerden arındırılmış olduğu için modelin daha iyi genelleme yapmasını sağlar.
- Veri Setinin Hazırlanması: Veri ön işleme, modelin analizine uygun hale gelmiş veri setleri oluşturur.
Sonuç
Veri ön işleme, herhangi bir makine öğrenmesi veya veri analizi projesinin temel bir parçasıdır. Verinin doğru şekilde işlenmesi, modelin başarısını doğrudan etkiler. Eksik verilerin doldurulmasından, veri dönüşümüne kadar birçok farklı aşama, modelin doğru ve tutarlı sonuçlar üretmesine katkı sağlar. Özellikle büyük veri setleriyle çalışırken, veri ön işleme tekniklerinin kullanılması, zaman alıcı ve karmaşık olabilir ancak sonuçta yüksek performanslı bir model elde etmek için vazgeçilmez bir adımdır.