Makine Öğreniminde Sınıflandırma: Nedir ve Nasıl Çalışır?

Sınıflandırma, veri analizi ve makine öğreniminde (ML) temel bir kavramdır. Bu kılavuz, sınıflandırmanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını araştırır, sınıflandırma ile regresyon arasındaki farkı açıklar ve görev türlerini, algoritmaları, uygulamaları, avantajları ve zorlukları kapsar.

İçindekiler

• Sınıflandırma nedir?
• Sınıflandırma ve regresyon
• ML'deki sınıflandırma görevi türleri
• Sınıflandırma analizi için kullanılan algoritmalar
• Sınıflandırma uygulamaları
• Sınıflandırmanın avantajları
• Sınıflandırmanın dezavantajları

Makine öğreniminde sınıflandırma nedir?

Sınıflandırma, girdi özelliklerine dayalı olarak yeni veri noktalarının kategorisini (sınıf olarak da adlandırılır) tahmin eden, makine öğreniminde denetimli bir öğrenme tekniğidir. Sınıflandırma algoritmaları, özelliklerin belirli kategorilere nasıl eşleneceğini öğrenmek için doğru kategorinin bilindiği etiketli verileri kullanır. Bu işleme aynı zamanda kategorizasyon veya kategorik sınıflandırma da denir.

Sınıflandırmayı gerçekleştirmek için algoritmalar iki temel aşamada çalışır. Eğitim aşamasında algoritma, giriş verileri ile bunlara karşılık gelen etiketler veya kategoriler arasındaki ilişkiyi öğrenir. Model eğitildikten sonra, gerçek dünya uygulamalarında yeni, görünmeyen verileri sınıflandırmak için öğrenilen kalıpları kullandığı çıkarım aşamasına girer. Sınıflandırmanın etkinliği büyük ölçüde bu aşamaların nasıl ele alındığına ve eğitim sırasında mevcut olan ön işlenmiş verilerin kalitesine bağlıdır.

Sınıflandırma algoritmalarının bu aşamaları nasıl yönettiğini anlamak önemlidir. En önemli farklardan biri öğrenmeye nasıl yaklaştıklarıdır. Bu bizi sınıflandırma algoritmalarının izleyebileceği iki farklı stratejiye götürür: tembel öğrenme ve istekli öğrenme.

Tembel öğrenciler ve istekli öğrenciler

Sınıflandırma algoritmaları tipik olarak iki öğrenme stratejisinden birini benimser: tembel öğrenme veya istekli öğrenme. Bu yaklaşımlar, modelin nasıl ve ne zaman oluşturulduğuna göre temel olarak farklılık gösterir ve algoritmanın esnekliğini, verimliliğini ve kullanım durumlarını etkiler. Her ikisi de verileri sınıflandırmayı amaçlasa da, bunu farklı türdeki görevlere ve ortamlara uygun olan zıt yöntemlerle yaparlar.

Her yaklaşımın güçlü ve zayıf yönlerini daha iyi anlamak için tembel ve istekli öğrencilerin işlemlerini inceleyelim.

Tembel öğrenciler

Örnek tabanlı veya bellek tabanlı öğrenenler olarak da bilinen tembel öğrenme algoritmaları, eğitim verilerini saklar ve bir sorgunun sınıflandırılması gerekene kadar gerçek öğrenmeyi geciktirir. Bu algoritmalardan biri devreye alındığında, bir benzerlik ölçüsü kullanarak yeni veri noktalarını depolanan örneklerle karşılaştırır. Mevcut verilerin kalitesi ve miktarı, algoritmanın doğruluğunu önemli ölçüde etkiler; daha büyük veri kümelerine erişim genellikle algoritmaların performansını artırır. Tembel öğrenciler genelliklegüncellik yanlılığıolarak bilinen güncel verilere öncelik verirler. Gerçek zamanlı olarak öğrendikleri için sorgulara yanıt verirken daha yavaş olabilirler ve hesaplama açısından daha pahalı olabilirler.

Tembel öğrenciler, gerçek zamanlı karar vermenin hayati önem taşıdığı ve verilerin sürekli geliştiği dinamik ortamlarda başarılı olurlar. Bu algoritmalar, yeni bilgilerin sürekli olarak aktığı ve sınıflandırma görevleri arasında kapsamlı eğitim döngüleri için zamanın olmadığı görevler için çok uygundur.

Hevesli öğrenciler

Bunun aksine, istekli öğrenme algoritmaları tüm eğitim verilerini önceden işler ve herhangi bir sınıflandırma görevi gerçekleştirilmeden önce bir model oluşturur. Bu ön öğrenme aşaması genellikle daha fazla kaynak yoğun ve karmaşık olup, algoritmanın verilerdeki daha derin ilişkileri ortaya çıkarmasına olanak tanır. Bir kez eğitildikten sonra istekli öğrencilerin orijinal eğitim verilerine erişmelerine gerek kalmaz, bu da onları tahmin aşamasında oldukça verimli kılar. Verileri hızlı bir şekilde sınıflandırabilir ve büyük hacimli sorguları minimum hesaplama maliyetiyle işleyebilirler.

Ancak istekli öğrenciler yeni, gerçek zamanlı verilere uyum sağlama konusunda daha az esnektir. Kaynak ağırlıklı eğitim süreçleri, işleyebilecekleri veri miktarını sınırlayarak, modelin tamamını yeniden eğitmeden yeni bilgilerin entegre edilmesini zorlaştırıyor.

Bu yazının ilerleyen kısımlarında yüz tanıma için tembel ve istekli algoritmaların birlikte nasıl kullanılabileceğini göreceğiz.

Sınıflandırma ve regresyon: Fark nedir?

Artık sınıflandırmanın nasıl çalıştığını keşfettiğimize göre, onu başka bir temel denetimli öğrenme tekniği olan regresyondan ayırmak önemlidir.

Hem sınıflandırma hem de regresyon, eğitim aşamasındaki etiketli verilere dayanarak tahminler yapmak için kullanılır, ancak ürettikleri tahminlerin türü bakımından farklılık gösterirler.

Sınıflandırma algoritmalarıayrık, kategorik sonuçları tahmin eder. Örneğin, bir e-posta sınıflandırma sisteminde, bir e-posta "spam" veya "ham" olarak etiketlenebilir ("ham", spam olmayan e-postaları ifade eder). Benzer şekilde, bir hava durumu sınıflandırma modeli "Yarın yağmur yağacak mı?" sorusuna yanıt olarak "evet", "hayır" veya "belki" tahmininde bulunabilir.

Regresyon algoritmalarıise sürekli değerleri tahmin eder. Regresyon modelleri, verileri kategorilere atamak yerine sayısal çıktıları tahmin eder. Örneğin, bir e-posta sisteminde, bir regresyon modeli bir e-postanın spam olma olasılığını (örneğin %70) tahmin edebilir. Bir hava durumu tahmin modeli için, 2 inç yağmur gibi beklenen yağış miktarını tahmin edebilir.

Sınıflandırma ve regresyon farklı amaçlara hizmet ederken bazen birlikte de kullanılmaktadır. Örneğin regresyon, bir sınıflandırma sistemini besleyen olasılıkları tahmin edebilir ve tahminlerin doğruluğunu ve ayrıntı düzeyini artırabilir.

ML'deki sınıflandırma görevi türleri

Sınıflandırma görevleri farklılık gösterir ve her biri belirli veri türleri ve zorluklara göre uyarlanır. Görevinizin karmaşıklığına ve kategorilerin doğasına bağlı olarak farklı yöntemler kullanabilirsiniz: ikili, çok sınıflı, çok etiketli veya dengesiz sınıflandırma. Aşağıdaki her yaklaşımı daha derinlemesine inceleyelim.

İkili sınıflandırma

İkili sınıflandırma, verileri doğru/yanlış veya evet/hayır gibi iki kategoriye ayıran temel bir görevdir. Dolandırıcılık tespiti, duyarlılık analizi, tıbbi teşhis ve spam filtreleme gibi alanlarda yaygın olarak araştırılmakta ve uygulanmaktadır. İkili sınıflandırma iki sınıfla ilgilenirken, daha karmaşık sınıflandırma, sorunu birden fazla ikili göreve bölerek ele alınabilir. Örneğin, verileri "elmalar", "portakallar", "muzlar" ve "diğer" olarak sınıflandırmak için, "Bu bir elma mı?", "Bu bir portakal mı?" ve "" şeklinde yanıtlar vermek üzere ayrı ikili sınıflandırıcılar kullanılabilir. Muz mu?”

Çok sınıflı sınıflandırma

Çok terimli sınıflandırma olarak da bilinen çok sınıflı sınıflandırma, verilerin üç veya daha fazla kategoriye ayrıldığı görevler için tasarlanmıştır. Sorunu çoklu ikili sınıflandırma görevlerine ayıran modellerin aksine, çok sınıflı algoritmalar bu tür senaryoları daha verimli bir şekilde ele almak için oluşturulmuştur. Bu algoritmalar genellikle daha karmaşıktır, daha büyük veri kümeleri gerektirir ve ikili sistemlere kıyasla kurulumu daha yoğun kaynak gerektirir, ancak genellikle uygulandıktan sonra daha iyi performans sağlarlar.

Çoklu etiket sınıflandırması

Çoklu çıktı sınıflandırması olarak da bilinen çoklu etiket sınıflandırması, belirli bir veri parçasına birden fazla etiket atar. Genellikle her bir örneğe birden fazla kategoriden yalnızca bir etiketin atandığı çok sınıflı sınıflandırmayla karıştırılır.

Farkı açıklığa kavuşturmak için: İkili bir sınıflandırma algoritması, görüntüleri iki kategoriye ayırabilir: meyveli görüntüler ve meyvesiz görüntüler. Çok sınıflı bir sistem daha sonra meyve görüntülerini muz, elma veya portakal gibi belirli kategorilere ayırabilir. Çoklu etiket sınıflandırması ise tek bir görüntüye birden fazla etiket atanmasına olanak tanır. Örneğin, tek bir görüntü hem "meyve" hem de "muz" olarak sınıflandırılabilir ve meyve de "olgun" veya "olgun değil" olarak etiketlenebilir. Bu, sistemin (“meyve yok”, “muz yok”, “hiçbir şey olgunlaşmamış”), (“meyve”, “muz”, “olgun” veya (“meyve, ” “muz”, “hiçbir şey olgunlaşmadı”).

Dengesiz sınıflandırma

Çoğu zaman eğitim için mevcut olan veriler, gerçekte görülen verilerin dağılımını temsil etmez. Örneğin, bir algoritma eğitim sırasında yalnızca 100 kullanıcının verisine erişebilir ve bunların %50'si satın alma işlemi gerçekleştirebilir (gerçekte kullanıcıların yalnızca %10'u satın alma işlemi gerçekleştirir). Dengesiz sınıflandırma algoritmaları, aşırı örnekleme (eğitim verilerinin bazı bölümlerinin yeniden kullanılması) ve yetersiz örnekleme (eğitim verilerinin bazı bölümlerinin yetersiz kullanılması) tekniklerini kullanarak öğrenme sırasında bu sorunu giderir. Bunu yapmak, öğrenme algoritmasının, verinin bir alt kümesinin gerçekte eğitim verilerinde olduğundan çok daha fazla veya daha az sıklıkla meydana geldiğini öğrenmesine neden olur. Bu teknikler genellikle bir tür eğitim optimizasyonudur çünkü sistemin, aksi takdirde öğreneceğinden önemli ölçüde daha az veriden öğrenmesine olanak tanır.

Bazen gerçeği yansıtacak kadar veri toplamak zor veya zaman alıcı olabilir ve bu tür bir optimizasyon, modellerin daha erken eğitilmesine olanak sağlayabilir. Diğer zamanlarda veri miktarı o kadar büyüktür ki, sınıflandırma algoritmalarının hepsini eğitmesi çok uzun sürer ve dengesiz algoritmalar yine de eğitilmelerine izin verir.

Sınıflandırma analizi için kullanılan algoritmalar

Sınıflandırma algoritmaları iyi çalışılmış ve tüm durumlar için evrensel olarak uygun olan tek bir sınıflandırma biçimi bulunamamıştır. Sonuç olarak, iyi bilinen sınıflandırma algoritmalarının geniş araç setleri mevcuttur. Aşağıda en yaygın olanlardan bazılarını açıklıyoruz.

Doğrusal tahminciler

Doğrusal tahminciler, girdi özelliklerinin doğrusal kombinasyonlarına dayalı olarak sonuçları tahmin eden algoritmaları ifade eder. Bu yöntemler, basit ve etkili oldukları için sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Lojistik regresyon

Lojistik regresyon, özellikle ikili sınıflandırmada en yaygın kullanılan doğrusal tahminlerden biridir. Bir lojistik (veya sigmoid) fonksiyonu kullanarak gözlemlenen değişkenlere dayalı bir sonucun olasılığını hesaplar. En yüksek olasılığa sahip sınıf, bir güven eşiğini aşması koşuluyla tahmin edilen sonuç olarak seçilir. Hiçbir sonuç bu eşiği karşılamıyorsa sonuç "emin değilim" veya "kararsız" olarak işaretlenebilir.

Doğrusal regresyon

Doğrusal regresyon genellikle regresyon kullanım durumları için kullanılır ve sürekli değerler üretir. Ancak, çıktılarını sınıflara dönüştürmek için filtreler veya haritalar eklenerek değerler sınıflandırma için yeniden kullanılabilir. Örneğin, yağmur hacmi tahminlerinin çıktısını veren bir doğrusal regresyon modelini zaten eğittiyseniz, aynı model keyfi bir eşik ayarlayarak "yağmurlu gün"/"yağmurlu gün değil" ikili sınıflandırıcısı haline gelebilir. Varsayılan olarak, modeller ikili sınıflandırıcılara dönüştürülürken kullanılan yalnızca regresyon sonucunun işaretidir (0 ve pozitif sayılar “evet” yanıtına veya “+1”e, negatif sayılar ise “hayır” yanıtına veya “- ile eşlenir) 1"). Ancak haritalar daha karmaşık olabilir ve kullanım durumuna göre ayarlanabilir. Örneğin, beş ml yağmurun üzerindeki herhangi bir tahminin "yağmurlu bir gün" olarak kabul edileceğine ve bunun altındaki herhangi bir tahminin bunun tersini tahmin edeceğine karar verebilirsiniz.

Diskriminant analizi

Doğrusal diskriminant analizi (LDA), sınıflandırma için kullanılan bir diğer önemli doğrusal tahmin aracıdır. LDA, farklı sınıfları en iyi şekilde ayıran özelliklerin doğrusal kombinasyonlarını bularak çalışır. Gözlemlerin bağımsız ve normal dağıldığını varsayar. LDA genellikle boyutluluğun azaltılması için kullanılsa da, aynı zamanda sınıflar arasındaki farkları ölçen diskriminant fonksiyonlarını kullanarak gözlemleri sınıflara atayan güçlü bir sınıflandırma aracıdır.

Bayes sınıflandırması

Bayes sınıflandırma algoritmaları, gözlemlenen veriler göz önüne alındığında her sınıfın sonsal olasılığını hesaplamak için Bayes teoremini kullanır. Bu algoritmalar verilerin belirli istatistiksel özelliklerini varsayar ve performansları bu varsayımların ne kadar iyi karşılandığına bağlıdır. Örneğin Naive Bayes, özelliklerin sınıfa göre koşullu olarak bağımsız olduğunu varsayar.

k-NN sınıflandırması

K-en yakın komşu (k-NN) algoritması yaygın olarak kullanılan bir diğer sınıflandırma yöntemidir. Hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerine uygulanabilmesine rağmen en yaygın olarak sınıflandırma için kullanılır. Algoritma, yakınlığı belirlemek için bir mesafe hesaplaması kullanarak, en yakın k komşusunun sınıflarına (burada k bir değişkendir) dayalı olarak yeni bir veri noktasına bir sınıf atar. Veride yerel yapı bulunduğunda k-NN algoritması basit, verimli ve etkilidir. Performansı, uygun bir mesafe ölçüsünün seçilmesine ve verilerin sınıflandırmaya yardımcı olabilecek yerel kalıplara sahip olmasını sağlamaya bağlıdır.

Karar ağaçları ve rastgele ormanlar

Karar ağaçları sınıflandırma görevleri için kullanılan popüler bir algoritmadır. Belirli bir gözlemin hangi sınıfa ait olduğuna karar vermek için verileri özellik değerlerine dayalı olarak yinelemeli olarak bölerek çalışırlar. Ancak karar ağaçları, eğitim verilerini gereğinden fazla sığdırarak gürültüyü yakalar ve yüksek varyansa yol açar. Bu aşırı uyum, yeni verilere zayıf genelleme yapılmasına neden olur.

Aşırı uyumu azaltmak için bir topluluk yöntemi olarak rastgele ormanlar kullanılır. Rastgele bir orman, verilerin rastgele alt kümeleri üzerinde birden fazla karar ağacını paralel olarak eğitir ve her ağaç kendi tahminini yapar. Nihai tahmin, genellikle çoğunluk oyu yoluyla tüm ağaçların tahminlerinin toplanmasıyla yapılır. "Bagging" (önyükleme toplama için kısaltılmış bir kelime) olarak bilinen bu süreç, varyansı azaltır ve modelin görünmeyen verileri genelleştirme yeteneğini geliştirir. Rastgele ormanlar önyargı ve varyansın dengelenmesinde etkilidir, bu da onları sınıflandırma görevleri için sağlam bir kullanıma hazır algoritma haline getirir.

Sınıflandırma uygulamaları

Sınıflandırma algoritmaları, verileri önceden tanımlanmış gruplara ayırarak gerçek dünya sorunlarını çözmek için çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Aşağıda yüz tanıma, belge sınıflandırma ve müşteri davranışı tahmini de dahil olmak üzere bazı yaygın sınıflandırma uygulamaları verilmiştir.

Yüz tanıma

Yüz tanıma sistemleri, bir video veya fotoğraftaki bir yüzü, bilinen yüzlerden oluşan bir veritabanıyla gerçek zamanlı olarak eşleştirir. Kimlik doğrulama için yaygın olarak kullanılırlar.

Örneğin bir telefon kilit açma sistemi, yüze yönelik kameradan birkaç saniyede bir düşük çözünürlüklü görüntüler alan ve ardından görüntüde bir yüzün olup olmadığını anlayan bir yüz algılama sistemi kullanılarak başlayacak. Yüz algılama sistemi, "Bir yüz var mı, yok mu?" sorusuna yanıt veren, iyi eğitilmiş, istekli bir ikili sınıflandırıcı olabilir.

Tembel bir sınıflandırıcı hevesli "Bir yüz var mı?" sınıflandırıcı. Ayrı bir ikili sınıflandırma görevi uygulamak ve "Bu yüz, telefonun kilidini açmasına izin verilen bir kişiye ait mi?" sorusunu yanıtlamak için telefon sahibinin tüm fotoğraflarını ve özçekimlerini kullanacak. Cevap evet ise telefonun kilidi açılacaktır; cevap hayırsa, olmayacak.

Belge sınıflandırması

Belge sınıflandırması, modern veri yönetimi stratejilerinin önemli bir parçasıdır. ML tabanlı sınıflandırıcılar, çok sayıda saklanan belgeyi kataloglayıp sınıflandırarak, belgeleri ve içeriklerini daha kullanışlı hale getiren indeksleme ve arama çabalarını destekler.

Doküman sınıflandırma çalışması dokümanların ön işleme tabi tutulmasıyla başlar. İçerikleri analiz edilir ve sayısal temsillere dönüştürülür (sayıların işlenmesi daha kolay olduğundan). Matematiksel denklemler, gömülü görüntüler ve belgenin dili gibi önemli belge özellikleri belgelerden çıkarılır ve makine öğrenimi algoritmalarının öğrenmesi için vurgulanır. Bunu aynı doğrultudaki diğer benzer işleme görevleri takip eder.

Belgelerin bir alt kümesi daha sonra sınıflandırma sistemleri için bir eğitim veri kümesi oluşturmak amacıyla insanlar tarafından elle sınıflandırılır. Bir sınıflandırıcı, eğitildikten sonra gelen tüm belgeleri hızlı ve geniş ölçekte kataloglayacak ve sınıflandıracaktır. Herhangi bir sınıflandırma hatası tespit edilirse ML sistemine yönelik eğitim materyallerine manuel düzeltmeler eklenebilmektedir. Arada bir, sınıflandırıcı modeli eklenen düzeltmelerle yeniden eğitilebilir ve performansı artırılabilir.

Müşteri davranışı tahmini

Çevrimiçi perakende ve e-ticaret mağazaları, müşterilerinin davranışları hakkında ayrıntılı ve ayrıntılı bilgiler toplar. Bu bilgiler yeni müşterileri kategorize etmek ve "Bu yeni müşterinin satın alma ihtimali var mı?" gibi soruların yanıtını vermek için kullanılabilir. ve "%25 indirim sunmak bu müşterinin satın alma davranışını etkileyecek mi?"

Sınıflandırıcı, önceki müşterilerden elde edilen veriler ve satın alma işlemi yapıp yapmadıkları gibi nihai davranışları kullanılarak eğitilir. Yeni müşteriler platformla etkileşime girdikçe model, onların satın alma işlemi yapıp yapmayacağını ve ne zaman satın alacaklarını tahmin edebiliyor. Ayrıca "Bu kullanıcıya %25 indirim teklif etsem alışveriş yapar mı?" gibi sorulara yanıt vermek için durum analizi de yapabiliyor.

Sınıflandırmanın avantajları

Sınıflandırma, makine öğrenimi alanında çeşitli avantajlar sunarak onu veri sınıflandırma problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılan bir yaklaşım haline getirir. Aşağıda sınıflandırmanın olgunluğu, esnekliği ve insan tarafından okunabilir çıktı sağlama yeteneği de dahil olmak üzere bazı önemli avantajlarını inceliyoruz.

İyi çalışılmış ve anlaşılmış

Sınıflandırma, makine öğrenmesi alanında en iyi çalışılan ve anlaşılan problemlerden biridir. Sonuç olarak, sınıflandırma görevleri için kullanıcıların hız, verimlilik, kaynak kullanımı ve veri kalitesi gereksinimleri arasında denge kurmasına olanak tanıyan birçok olgun araç seti mevcuttur.

Bir sınıflandırıcının performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, hatırlama ve karışıklık matrisleri gibi standart teknikler mevcuttur. Bu araçlarla, belirli bir sorun için en uygun sınıflandırma sistemini seçmek, performansını değerlendirmek ve zaman içinde geliştirmek nispeten kolay olabilir.

İnsan tarafından okunabilir çıktı sağlayın

Sınıflandırıcılar genellikle tahmin gücü ile insan tarafından okunabilirlik arasında bir denge kurulmasına izin verir. Karar ağaçları veya lojistik regresyon gibi daha basit, daha yorumlanabilir modeller, davranışlarının anlaşılmasını kolaylaştıracak şekilde ayarlanabilir. Bu yorumlanabilir modeller, veri özelliklerini keşfetmek için kullanılabilir ve böylece insan kullanıcıların verilerle ilgili içgörü kazanmasına olanak sağlanır. Bu tür içgörüler daha sonra daha karmaşık ve doğru makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine rehberlik edebilir.

Sınıflandırmanın dezavantajları

Sınıflandırma, makine öğreniminde güçlü bir araç olsa da bazı zorlukları ve sınırlamaları da beraberinde getirir. Aşağıda, aşırı uyum, yetersiz uyum ve eğitim verilerinin kapsamlı ön işleme ihtiyacı dahil olmak üzere sınıflandırmanın bazı önemli dezavantajları tartışılmaktadır.

Aşırı uyum

Sınıflandırma modellerini eğitirken, modelin verilerine gereğinden fazla uyma olasılığını azaltmak için eğitim sürecini ayarlamak önemlidir. Aşırı uyum, bir modelin verilerdeki ilişkilere ilişkin soyut bir anlayış geliştirmek yerine kaynak verilerinin bir kısmını veya tamamını ezberlediği bir sorundur. Eğitim verilerini gereğinden fazla sığdıran bir model, üzerinde eğitim aldığı verilere çok benzeyen yeni veriler gördüğünde iyi çalışacaktır ancak genel olarak o kadar iyi çalışmayabilir.

Yetersiz uyum

Sınıflandırma sistemlerinin performansı, yeterli miktarda eğitim verisinin mevcut olmasına ve seçilen sınıflandırma algoritmaları için iyi çalışan problemlere uygulanmasına bağlıdır. Yeterli eğitim verisi mevcut değilse veya belirli bir sınıflandırma algoritması, verileri doğru şekilde yorumlayacak doğru araçlara sahip değilse, eğitilen model hiçbir zaman iyi tahminler yapmayı öğrenemeyebilir. Bu olguya "yetersiz uyum" adı verilir. Yetersiz uyumu azaltmaya yönelik birçok teknik mevcuttur ve bunları doğru şekilde uygulamak her zaman kolay değildir.

Eğitim verilerinin ön işlenmesi

Çoğu sınıflandırma sisteminin veri yapısı ve biçimlendirme konusunda nispeten katı gereksinimleri vardır. Performansları çoğu zaman verilerin onlara sunulmadan veya üzerinde eğitilmeden önce ne kadar iyi işlendiğiyle yakından ilişkilidir. Sonuç olarak, sınıflandırma sistemleri katı ve esnek olmayabilir, hangi problemlere ve veri bağlamlarına en uygun oldukları konusunda katı sınırlara sahip olabilir.