Sınıflandırma vs Regresyon: Doğru Modeli Seçin

# Sınıflandırma vs Regresyon: Doğru Modeli Seçin

Makine öğrenmesinde iki temel problem türü vardır: sınıflandırma ve regresyon. Aralarındaki fark basit ama kritik, yanlış seçim yaparsanız model hiç işe yaramaz.

Sınıflandırma, kategorik çıktılar üretir. "Bu e-posta spam mı?" (Evet/Hayır), "Hangi hayvan?" (Kedi/Köpek/Kuş) gibi sorulara cevap verir. Çıktı kesikli, belirli sınıflardır.

Regresyon, sürekli sayısal değerler tahmin eder. "Ev fiyatı kaç lira olur?", "Yarın sıcaklık ne olacak?" gibi sorulara cevap verir. Çıktı herhangi bir gerçek sayı olabilir.

Özü: Kategori seçiyorsanız sınıflandırma, sayı tahmin ediyorsanız regresyon.

Bu iki yaklaşımın farkını görmek için Python'da basit bir örnek yapacağız.

Ev fiyatını "Ucuz / Orta / Pahalı" kategorilerine bölüp sınıflandırma modeli kullansak:

1from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
2import numpy as np
3
4# Veri: m² ve oda sayısı
5X = np.array([[80, 2], [120, 3], [150, 4], [90, 2]])
6# Kategoriler: 0=Ucuz, 1=Orta, 2=Pahalı
7y = np.array([0, 1, 2, 0])
8
9model = RandomForestClassifier()
10model.fit(X, y)
11
12# Tahmin: 100 m², 3 oda Hangi kategori?
13prediction = model.predict([[100, 3]])
14print(f"Tahmin: Kategori {prediction[0]} (Sınıflandırma)")
15# Çıktı: Tahmin: Kategori 1 (Orta)

Sorun: Fiyatın tam değerini bilmiyoruz, sadece "Orta" diyoruz. Pazarlama, yatırım kararı için yetersiz.

Aynı veriyi regresyon modeli ile tahmin edelim:

1from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
2import numpy as np
3
4# Aynı veri
5X = np.array([[80, 2], [120, 3], [150, 4], [90, 2]])
6# Fiyatlar: gerçek sayılar (milyon lira)
7y = np.array([2.5, 4.2, 5.8, 2.8])
8
9model = RandomForestRegressor()
10model.fit(X, y)
11
12# Tahmin: 100 m², 3 oda Fiyat kaç lira?
13prediction = model.predict([[100, 3]])
14print(f"Tahmin fiyat: {prediction[0]:.2f} milyon lira")
15# Çıktı: Tahmin fiyat: 3.45 milyon lira

Bu çok daha yararlı: tam fiyat tahmini alıyoruz.

Sınıflandırma seç eğer:
- Sorunun cevabı "evet/hayır" veya belirli kategorilerden biri ise
- Örnek: hastalık teşhisi, görüntü sınıflandırması, duygu analizi

Regresyon seç eğer:
- Cevap bir sayı, ölçüm veya miktarsa
- Örnek: satış tahmini, sıcaklık, hisse fiyatı

Doğru model seçimi, çalışan bir makine öğrenmesi projesinin ilk adımı. Hatalı seçim yaparsanız, hiçbir tuning teknisinin kurtaramayacağı kadar temel bir sorun yaratırsınız.