Blog
Mert Özen'in yazılım geliştirme, backend, frontend ve DevOps üzerine blog yazıları.
İlk ML.NET Modeli: MLContext, IDataView, Pipeline ve Teslim Süresi Tahmini
Bir ML.NET modeli, MLContext üzerinde kurulan ve Fit ile train verisinden öğrenen bir estimator zinciridir; sonuç, kaydedilip yüklenebilen tek bir transformer'dır. Bookstore teslim süresi için input class'ı, lazy IDataView'ı, boş hücrelerin varsayılan olarak 0 okunması tuzağını, SDCA ile ilk regression modelini, PredictionEngine ile tek tahmini, modeli .zip olarak saklamayı ve float/double, kolon adı ve thread-safety hatalarını gerçek çıktılarla gösteriyoruz.
Regression ve Metric'leri: Linear Regression, Gradient Boosting, MAE, RMSE ve R²
Regression bir sayı tahmin eder; doğru metric'i seçmek doğru algoritmayı seçmek kadar önemlidir, çünkü MAE ortalama sapmayı, RMSE büyük hataları, R² ise açıklanan varyansı ölçer. Gradient descent'i C#'ta elle yazıyor, Bookstore teslim süresinde SDCA, FastTree, FastForest ve LightGBM'i karşılaştırıyor, 21 kayıp kargonun RMSE'yi nasıl neredeyse üç katına çıkardığını, residual analizini ve eğitim aralığının dışında iki model ailesinin nasıl farklı davrandığını gerçek çıktılarla gösteriyoruz.