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