 Makine öğrenimi modellerinde yanlış pozitifleri azaltmak için hangi teknikler kullanılır?
Makine öğrenimi modellerinde yanlış pozitifleri azaltmak için kullanılan teknikler arasında veri ön işleme, özellik seçimi, özellik mühendisliği ve uygun değerlendirme ölçümleri yer alır. Veri ön işleme, yanlış sınıflandırmaya yol açabilecek aykırı değerleri kaldırmak için kullanılabilir. Özellik seçimi, hangi özelliklerin tahmin için en önemli olduğunu belirlemek ve hedefle düşük korelasyona sahip özellikleri kaldırmak için kullanılabilir. Özellik mühendisliği, verilerdeki kalıpları daha iyi yakalamak için mevcut özelliklerin dönüştürülmesini içerir. Son olarak, modelin performansını ölçmek için kesinlik ve geri çağırma gibi uygun değerlendirme ölçütleri kullanılmalıdır.