Machine Learning / AI

Doğrusal modellerde L1 ve L2 düzenlemesi arasındaki fark nedir?

Doğrusal regresyonun analitik çözümünün karmaşıklığı nedir ve ne zaman kararsızdır?

PCA (Ana Bileşenler Yöntemi) nedir?

Karar ağacı ile rastgele orman arasındaki farkı açıklayın.

Gini kriteri nedir ve karar ağaçlarının oluşturulmasında nasıl kullanılır?

Sınıflandırma eşiği çok düşük olursa ne olur?

Dengesiz bir örneklemede, modelin recall'u %100 ve precision %1. Ne oldu?

Destek Vektörleri Makinesi'nin (SVM) nasıl çalıştığını ve bunun doğrusal modellerle olan ilişkisini açıklayın.

F1 skoru tam olarak nasıl hesaplanır, precision ve recall kullanılarak açıklayabilir misiniz?

Doğrusal regresyonda hangi kayıp fonksiyonu kullanılır?

Ağaç derinliği modelin kalitesini ve genelleme yeteneğini nasıl etkiler?

ROC eğrisi nedir ve sınıflandırıcıların değerlendirilmesinde nasıl kullanılır?

Kategorik özelliklerle çalışırken doğrusal modelin performansını nasıl artırabilirsiniz?

Özellikleri ölçeklendirmek neden önemlidir ve hangi ölçeklendirme yöntemleri mevcuttur?

Dengesiz sınıflara sahip görevlerde F1-score metriği nasıl yardımcı olur?

XGBoost, LightGBM ve CatBoost arasındaki farklar nelerdir?

Gini kriterininin tam olarak nasıl hesaplandığını ve karar ağacında bölme seçimlerini nasıl etkilediğini açıklayabilir misiniz?

Precision ve recall nedir ve bunların F1 skoru ile nasıl ilişkili olduğunu daha detaylı açıklayabilir misiniz?

ROC-AUC 0.2 olan bir modelde neden ROC-AUC 0.8 elde edilebilir?

Recall ve precision nedir?