mercek yeksin ne demek?

Mercek Yeksin, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi alanlarında kullanılan bir ensemble (topluluk) yöntemidir. Temel amacı, birden fazla zayıf öğreniciden (weak learner) elde edilen tahminleri birleştirerek daha güçlü ve daha doğru bir tahmin modeli oluşturmaktır. Bu yöntem, özellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde performansı artırmak için kullanılır.

Mercek Yeksin'in çalışma prensibi şöyledir:

1. Veri Kümesinin Bölünmesi: Orijinal veri kümesi, farklı alt kümelere ayrılır.

2. Zayıf Öğrenicilerin Eğitimi: Her bir alt küme üzerinde, bir zayıf öğrenici (örneğin, karar ağacı, lojistik regresyon) eğitilir. Zayıf öğreniciler, tek başlarına çok iyi performans göstermeyebilirler.

3. Tahminlerin Birleştirilmesi: Eğitilen zayıf öğreniciler, yeni veriler üzerinde tahminler yaparlar. Bu tahminler, belirli bir kurala göre birleştirilir (örneğin, oylama, ağırlıklı ortalama).

Mercek Yeksin yönteminin avantajları şunlardır:

• Doğruluk: Birden fazla modelin birleştirilmesiyle, tek bir modele göre daha yüksek doğruluk elde edilebilir.
• Robustluk: Verideki gürültüye ve aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır.
• Genelleme Yeteneği: Aşırı öğrenmeyi (overfitting) engellemeye yardımcı olur, bu da modelin yeni veriler üzerinde daha iyi performans göstermesini sağlar.

Mercek Yeksin yöntemine örnek olarak Random Forest ve Gradient Boosting algoritmaları verilebilir. Bu algoritmalar, farklı yaklaşımlar kullanarak zayıf öğrenicileri bir araya getirir ve güçlü bir tahmin modeli oluştururlar.