RapidMiner ile veri madenciliği nasıl uygulanır?

RapidMiner’da veri madenciliği uygulamak için önce veriyi içeri aktarıp temizleyin, hedef değişkeni belirleyin, uygun modeli kurun, modeli test verisiyle değerlendirin ve yalnızca başarılı sonuçları yeni veriler üzerinde kullanın. Örneğin müşteri ayrılmasını tahmin etmek istiyorsanız geçmiş müşteri kayıtlarını hedef sütunu ile birlikte hazırlayıp sınıflandırma modeli kurabilirsiniz. Sonuç, verideki örüntüleri ve tahmin başarısını gösterir; tek başına nedensellik kanıtlamaz.

Veri madenciliği akışını hazırlama​

RapidMiner’da işlem, birbirine bağlanan operatörlerden oluşan bir süreç tasarlayarak yürütülür. Veri kaynağı, hazırlama adımları, modelleme, değerlendirme ve sonuç bileşenleri aynı süreçte bulunur. İlk denemede küçük ve anlaşılır bir veri kümesi kullanmanız, hatalı sütunları ve yanlış hedef tanımlarını daha kolay fark etmenizi sağlar.

Örnek veri kümesinde her satır bir müşteriyi, sütunlar ise yaş, toplam alışveriş, son işlemden geçen gün sayısı ve ayrıldı bilgilerini temsil edebilir. ayrıldı sütunu tahmin edilmek istenen hedef olduğunda, görev bir sınıflandırma problemine dönüşür.

Uygulama ön koşulları​

CSV veya Excel dosyanızda ilk satırın sütun adlarından oluştuğunu, her satırın tek bir gözlemi temsil ettiğini ve hedef sütunda tutarlı değerler bulunduğunu kontrol edin. Kimlik numarası gibi yalnızca kayıt tanımlayan alanlar çoğu modelde doğrudan anlamlı özellik değildir; bunları modelden çıkarmayı veya ayrı tutmayı değerlendirin.

1. Yeni bir süreç oluşturun. RapidMiner’ı açıp yeni bir işlem süreci başlatın. Çalışma alanında veri kaynağı, hazırlama, model ve değerlendirme adımlarını bağlayacağınız boş bir süreç görünmelidir.
2. Veriyi içeri aktarın. Veri kaynağı olarak dosyanızı seçin ve sütun türlerini kontrol edin. Sayısal değerler sayısal, tarih alanları tarih, sınıf bilgileri ise kategorik olarak tanınmalıdır; yanlış tür modelin sonucunu değiştirebilir.
3. Hedef sütunu belirleyin. Tahmin edilecek sütuna label rolü verin. Örneğin ayrıldı sütunu hedefse, model bu sütunun değerini diğer uygun sütunlardan öğrenir.
4. Veriyi hazırlayın. Gereksiz sütunları çıkarın; eksik değer doldurma, ölçekleme ve kategorik dönüşümleri planlayın. Veriden öğrenilen kuralları yalnız eğitim bölümünde, çapraz doğrulamada ise her katın eğitim alt sürecinde öğrenin; test bölümüne aynı öğrenilmiş dönüşümü uygulayın. Tüm veride bu kuralları öğrenip sonra bölmeyin.
5. Eğitim ve test sürecini kurun. Veriyi eğitim ve test bölümlerine ayıran bir değerlendirme operatörü kullanın. Veri azsa tek bir bölmeye bağlı kalmak yerine çapraz doğrulama tercih edilebilir; böylece model farklı alt kümelerde tekrar sınanır.
6. Bir modelleme operatörü ekleyin. Hedef iki veya daha fazla sınıftan oluşuyorsa karar ağacı, lojistik regresyon veya başka bir sınıflandırma yöntemi kullanın. Hedef sayısal bir değer, örneğin satış tutarı ise regresyon yöntemi seçin.
7. Modeli değerlendirin. Örneğin Split Validation içinde öğrenme operatörünü eğitim alt sürecine koyun. Test alt sürecinde eğitimden gelen modeli ve ayrılan test verisini Apply Model ile birleştirin; tahminli veriyi Performance (Classification) operatörüne bağlayın. Böylece modelin kendi eğitim kayıtları üzerindeki başarısını test başarısı sanmazsınız.
8. Sonucu yorumlayın. Sınıflandırmada doğruluk tek başına yeterli değildir; özellikle sınıflar dengesizse kesinlik, duyarlılık, F1 değeri ve karışıklık matrisi birlikte incelenmelidir. Regresyonda hata ölçütlerini ve tahminlerin gerçek değerlere ne kadar yaklaştığını değerlendirin.
9. Süreci kaydedin ve yeni veriyle deneyin. Operatör bağlantıları, parametreler ve veri hazırlama adımlarıyla birlikte süreci kaydedin. Yeni veride aynı hazırlama mantığını uygulamadan yalnızca modeli çalıştırmayın; aksi durumda eğitimde kullanılan sütun yapısı ile yeni veri uyuşmayabilir.

Hangi modelleme yaklaşımı seçilmeli?​

Yöntem, elinizde hedef sütunun bulunup bulunmamasına ve üretmek istediğiniz çıktıya göre değişir. Aşağıdaki ayrım, ilk modeli seçerken kullanılabilecek pratik bir çerçevedir.

Hedef sütun varsa denetimli öğrenme kullanılır. Örneğin ayrıldı değerini tahmin etmek sınıflandırma, gelecek ay satış tutarını tahmin etmek regresyondur. Hedef sütun yoksa kümeleme veya benzerlik analizi gibi denetimsiz yöntemler tercih edilir; bu yöntemler verideki grupları ortaya çıkarır, fakat grupların iş açısından doğru veya anlamlı olduğunu kendiliğinden kanıtlamaz.
Model çıktısını değerlendirirken eğitim verisindeki yüksek başarıyı gerçek hayattaki başarıyla karıştırmayın. Model eğitim verisini ezberlediyse testte veya yeni veride kötü sonuç verebilir. Eğitim ve test verisini ayırmak, modelin daha önce görmediği kayıtlar üzerindeki genelleme gücünü incelemeye yarar; geleceği kesin olarak bildiğini göstermez.

Küçük bir örnekle sonucu okuma​

Varsayımsal olarak dört sütunlu bir müşteri dosyası kullandığınızı düşünün: yas, toplam_harcama, son_islem_gunu ve ayrildi. ayrildi hedef rolüne verildiğinde sınıflandırma modeli, her müşteri için ayrılma sınıfı ve buna bağlı bir tahmin üretebilir.

Modelin duyarlılığı düşükse gerçekten ayrılacak müşterilerin önemli bölümünü kaçırıyor olabilir; bu durumda yalnızca doğruluk değerine bakarak modeli kullanıma almak doğru değildir. Kesinlik düşükse ayrılmayacak müşterileri gereksiz yere riskli sınıfa atıyor olabilir. Hangi hatanın daha maliyetli olduğuna göre eşik, özellikler veya model yöntemi yeniden değerlendirilmelidir.

Kümeleme sonucunda üç müşteri grubu oluşması ise doğrudan “üç gerçek müşteri tipi vardır” anlamına gelmez. Grupları harcama, işlem sıklığı ve müşteri davranışı açısından inceleyip iş hedefiyle uyumlu olup olmadığını kontrol etmelisiniz. Anlamlı bir açıklama bulunmuyorsa farklı özellikler, ölçekleme veya küme sayısı denenebilir.

Yaygın hataları önleme​

Eksik değerleri rastgele doldurmak, kimlik alanlarını özellik olarak bırakmak, hedef sütunu yanlış tanımlamak ve test verisini eğitim aşamasına karıştırmak en sık görülen sorunlardandır. Ayrıca veri hazırlama işlemlerinin eğitim ve gerçek kullanım sırasında aynı biçimde uygulanması gerekir.

Model beklenenden iyi görünüyorsa önce veri sızıntısını araştırın. Hedef sonucu zaten dolaylı biçimde taşıyan bir sütun, modelin gerçekte sahip olamayacağı bilgiyi kullanmasına neden olabilir. Performans yeni veride düşüyorsa veri dağılımının değişip değişmediğini, sütun adları ve türlerinin aynı kalıp kalmadığını, eksik değerlerin nasıl işlendiğini ve test ölçümünün doğru kurulup kurulmadığını sırayla kontrol edin.

Başarılı bir süreç; yalnızca yüksek performans puanı üreten değil, hangi veriyi kullandığı, hangi dönüşümleri yaptığı ve hangi koşullarda güvenilir olduğu açıklanabilen süreçtir. Bu nedenle modeli yeni verilerde kullanmadan önce test sonuçlarını, hata türlerini ve veri hazırlama adımlarını birlikte belgeleyin.