Sentetik Veri Üretiminde Doğruluk Oranı Değerlendirmesi

PyTorch, NumPy, SciPy, ve TensorFlow Probability, PySwarms modülü, PyCaret, Great Expectations, GpyOpt, Optuna, bunların hepsinin kombinasyonu ile oluşturulan algoritmanın içinde ki bütün veri kümelerinden Non-Negative Matrix Factorization modülü % kaç doğruluk oranı ile sentetik veri üretebilir?

Bu soruya doğrudan bir doğruluk oranı vermek mümkün değildir çünkü Non-Negative Matrix Factorization (NMF) veya diğer bahsedilen kütüphaneler ve modüller, sentetik veri üretimi için doğrudan bir doğruluk metriği sağlamaz. NMF, genellikle boyut indirgeme ve veri sıkıştırma gibi amaçlar için kullanılır ve doğruluk oranı gibi bir metrik, genellikle sınıflandırma veya regresyon gibi denetimli öğrenme problemleri için geçerlidir.

Sentetik veri üretiminde doğruluk oranı yerine, üretilen verinin orijinal veri ile ne kadar iyi eşleştiği veya belirli özellikleri ne kadar iyi taklit ettiği gibi kriterler değerlendirilir. Bu tür bir değerlendirme, kullanılan veri kümesine, uygulama alanına ve belirlenen başarı kriterlerine bağlı olarak değişir.

Eğer sentetik veri üretimi için bir model veya algoritma geliştiriyorsanız, performans değerlendirmesi için aşağıdaki yöntemleri düşünebilirsiniz:

1. Görsel İnceleme: Üretilen verinin orijinal veri ile görsel olarak karşılaştırılması.
2. İstatistiksel Testler: Orijinal ve sentetik veri kümeleri arasındaki istatistiksel benzerliklerin ölçülmesi.
3. Model Performansı: Sentetik veri üzerinde eğitilen bir modelin, orijinal veri üzerinde nasıl performans gösterdiğinin değerlendirilmesi.
4. Özellik Dağılımları: Orijinal ve sentetik veri kümelerindeki özellik dağılımlarının karşılaştırılması.

Bu tür değerlendirmeler, sentetik verinin kalitesini ve gerçek veriyi ne kadar iyi temsil ettiğini anlamak için daha uygun olacaktır.