Bu derste, kanser tahminiyle ilgili gerçek dünyadan bir makine öğrenimi sorunuyla ilgili* hata ayıklama işlemi gerçekleştireceksiniz.
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
- Model, tıbbi kayıtlarından "hastanın kanser olma olasılığını" tahmin edecek şekilde eğitildi
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
- Model, tıbbi kayıtlarından "hastanın kanser olma olasılığını" tahmin edecek şekilde eğitildi
- Bu özellikler arasında hasta yaşı, cinsiyet, önceki tıbbi durumlar, hastane adı, hayati belirtiler, test sonuçları yer alır
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
- Model, tıbbi kayıtlarından "hastanın kanser olma olasılığını" tahmin edecek şekilde eğitildi
- Bu özellikler arasında hasta yaşı, cinsiyet, önceki tıbbi durumlar, hastane adı, hayati belirtiler, test sonuçları yer alır
- Model, beklemeye alınan test verilerinde mükemmel performans sağladı
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
- Model, tıbbi kayıtlarından "hastanın kanser olma olasılığını" tahmin edecek şekilde eğitildi
- Bu özellikler arasında hasta yaşı, cinsiyet, önceki tıbbi durumlar, hastane adı, hayati belirtiler, test sonuçları yer alır
- Model, beklemeye alınan test verilerinde mükemmel performans sağladı
- Ancak model yeni hastalarda oldukça kötü performans gösterdi. Neden?
Gerçek Dünya Örneği: Kanser Tahmini
Neden modelin yeni hastalarda iyi performans gösteremediğini düşünüyorsunuz? Sorunu bulup çözemediğinize bakın ve ardından doğru olup olmadığını öğrenmek için aşağıdaki Oynat düğmesini ▶ tıklayın.
* Bu modülü esas olarak veri madenciliğindeki eksiklik: formülleme, algılama ve önleme ile ilgili olarak Kaufman, Rosset ve Perlich'in eseri olarak oluşturduk.