Data Science & ML

Denetimli ML: Sınıflandırma

Lojistik regresyon, KNN, SVM, metrikler (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC), eşik değerleri

24 mülakat soruları·
Mid-Level
1

Denetimli bir sınıflandırma algoritmasının ana amacı nedir?

Cevap

Denetimli sınıflandırma, etiketli verilerden öğrenerek giriş features'larından bir kategori veya sınıf (ayrık değişken) tahmin etmeyi amaçlar. Sürekli değerleri tahmin eden regresyondan farklı olarak, sınıflandırma her gözlemi önceden tanımlanmış bir sınıfa (ikili veya çok sınıflı) atar.

2

Lojistik regresyon tahminleri olasılıklara dönüştürmek için hangi matematiksel fonksiyonu kullanır?

Cevap

Sigmoid (veya lojistik) fonksiyonu, herhangi bir reel değeri 0 ile 1 arasında bir olasılığa dönüştürür. sigma(z) = 1/(1+e^(-z)) olarak tanımlanır. Bu fonksiyon, çıktının pozitif sınıfa ait olma olasılığı olarak yorumlanmasına olanak tanır.

3

Lojistik regresyon modelinde katsayılar neyi temsil eder?

Cevap

Lojistik regresyon katsayıları, ilgili feature'daki her birim değişiklik için log-odds'taki değişimi temsil eder. Pozitif bir katsayı pozitif sınıfın olasılığını artırırken, negatif bir katsayı azaltır. Katsayının üstel değeri odds ratio'yu verir.

4

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması sınıflandırma için nasıl çalışır?

5

KNN algoritmasında k değerini seçmenin etkisi nedir?

+21 mülakat soruları

Diğer Data Science & ML mülakat konuları

Python Temelleri

Junior
25 soru

Python Nesne Yönelimli Programlama

Junior
20 soru

Python Veri Yapıları

Junior
20 soru

Git Temelleri

Junior
18 soru

SQL Temelleri

Junior
20 soru

NumPy Temelleri

Junior
22 soru

Pandas Temelleri

Junior
22 soru

Jupyter & Google Colab

Junior
16 soru

SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular

Mid-Level
22 soru

İleri Pandas

Mid-Level
24 soru

Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme

Mid-Level
20 soru

Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler

Mid-Level
18 soru

Tanımlayıcı İstatistik

Mid-Level
20 soru

Çıkarımsal İstatistik

Mid-Level
24 soru

Web Scraping

Mid-Level
18 soru

BigQuery & Cloud Data

Mid-Level
18 soru

Feature Engineering

Mid-Level
22 soru

Denetimli ML: Regresyon

Mid-Level
24 soru

Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri

Mid-Level
24 soru

Denetimsiz ML

Mid-Level
22 soru

ML Pipeline'ları & Doğrulama

Mid-Level
22 soru

Zaman Serileri & Tahminleme

Mid-Level
22 soru

Deep Learning Temelleri

Senior
24 soru

TensorFlow & Keras

Senior
22 soru

CNN ve görüntü sınıflandırma

Senior
24 soru

RNN ve Diziler

Senior
22 soru

Transformers ve Attention

Senior
24 soru

NLP ve Hugging Face

Senior
24 soru

GenAI ve LangChain

Senior
24 soru

MLOps ve Dağıtım

Senior
24 soru

Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş

Tüm sorulara, flashcards'a, teknik testlere, code review alıştırmalarına ve mülakat simülatörlerine eriş.

Ücretsiz başla