Denetimsiz modeller, verileri etiketli sonuçlar olmadan analiz etmek için kullanılır. Bu modellerdeki parametreleri doğru ve anlamlı sonuçlar elde etmek için gereklidir.Bu kılavuz, denetimsiz öğrenmedeki parametreleri optimize etmek ve doğrulamak için bir teknik sunar.

Parametreyi Anlamak

Parametre ayar, model performansını geliştiren en iyi parametreleri seçmek içerir. denetimli modeller aksine, doğruyu doğrudan değerlendirmek için etiket yoktur, bu nedenle alternatif yöntemler kullanılır.

Optimizasyon için Ortak Teknikler

Grid arama ve rastgele arama, parametre uzaylarını araştırmak için popüler yöntemlerdir. Bu teknikler, optimum ayarları tanımlamak için sistematik veya rastgele test kombinasyonları sistematik olarak veya rastgele test kombinasyonları tanımlamak için kullanılır. ek olarak, silhouette puanları veya inertia gibi yöntemler kümeleme kalitesini değerlendirmek için kullanılır.

Geçerlilik Stratejileri

Kontrolsüz modeller genellikle kümelerin toplandığını ve ayrılıklarını değerlendirmek için iç ölçümler içerir. Dış doğrulama ayrıca, gerçek etiketlerin mevcut olup, modelin bilinen sınıflandırmalarla karşılaştırılır.

  • Silhouette Score
  • Edith-Bouldin Index
  • Calinski-Harabasz Index
  • Görsel Muayene