Yorumlanabilir Makine Öğrenmesi
  • Yorumlanabilir Yapay Öğrenme
  • Bölüm 1 - Yazarın Önsözü
  • Bölüm 1.1 Çevirmenin Önsözü
  • Bölüm 2 - Giriş
    • 2.1 Hikaye Zamanı
    • 2.2 Makine Öğrenmesi Nedir?
    • 2.3 Terminoloji
  • 3. Yorumlanabilirlik
    • 3.1 Yorumlanabilirliğin Önemi
    • 3.2 Yorumlanabilirlik Yöntemlerinin Sınıflandırılması
    • 3.3 Yorumlanabilirliğin Kapsamı
    • 3.4 Yorumlanabilirliğin Değerlendirilmesi
    • 3.5 Açıklamaların Özellikleri
    • 3.6 İnsan Dostu Açıklamalar
  • 4 Veri Setleri
    • 4.1 Bisiklet Kiralama (Bike Rentals)- Regresyon
    • 4.2 Youtube Spam Yorumları (Metin Sınıflandırma)
    • 4.3 Rahim Ağzı Kanseri Risk Faktörleri (Sınıflandırma)
  • 5. Yorumlanabilir Modeller
    • 5.1 Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
    • 5.2 Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
    • 5.3 GLM, GAM ve Fazlası
    • 5.4 Karar Ağaçları (Decision Tre)
    • 5.5 Karar Kuralları (Decision Rules)
    • 5.6 RuleFit
    • 5.7 Diğer Yorumlanabilir Modeller
  • 6. Model Agnostik Metotlar (Model-Agnostic Methods)
  • 7. Örnek Tabanlı Açıklamalar (Example-Based Explanations)
  • 8.Küresel Model Agnostik Metotlar (Global Model-Agnostic Methods)
    • 8.1 Kısmi Bağımlılık Grafiği - Partial Dependency Plot
    • 8.2. Biriktirilmiş Yerel Etki (Accumulated Local Effects-ALE) Grafikleri
    • 8.3 Öznitelik Etkileşimi (Feature Interaction)
    • 8.4 Fonksiyonel Ayrıştırma (Functional Decomposition)
    • 8.5 Permütasyon Öznitelik Önemi (Permutation Feature Importance)
    • 8.6 Küresel Vekil Modeli (Global Surrogate)
    • 8.7 Prototipler ve Eleştiriler (Prototypes and Criticisms)
  • 9. Yerel Modelden Bağımsız Yöntemler (Local Model-Agnostic Methods)
    • 9.1 Bireysel Koşullu Beklenti (Individual Conditional Expectation)
    • 9.2 Yerel Vekil (Local Surrogate) (LIME)
    • 9.3 Karşıt Gerçekçi Açıklamalar (Counterfactual Explanations)
    • 9.4 Kapsamlı Kurallar (Scoped Rules (Anchors))
    • 9.5 Shapley Değerleri (Shapley Values)
    • 9.6 SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 10. Sinir Ağları Yorumlaması
    • 10.1 Öğrenilmiş Özellikler (Learned Features)
    • 10.2 Piksel İlişkilendirmesi (Pixel Attribution)
    • 10.3 Kavramları Belirleme (Detecting Concepts)
    • 10.4 Kötü Amaçlı Örnekler (Adversarial Examples)
    • 10.5 Etkili Örnekler (Influential Instances)
  • 11. Kristal Küreye Bir Bakış
    • 11.1 Makine Öğrenmesinin Geleceği
      • 11.2 Yorumlanabilirliğin Geleceği
  • 12. Teşekkürler
  • Referanslar
  • Kullanılan R paketleri
Powered by GitBook
On this page
  1. 4 Veri Setleri

4.2 Youtube Spam Yorumları (Metin Sınıflandırma)

Previous4.1 Bisiklet Kiralama (Bike Rentals)- RegresyonNext4.3 Rahim Ağzı Kanseri Risk Faktörleri (Sınıflandırma)

Last updated 5 months ago

Metin sınıflandırma örneği olarak, 5 farklı YouTube videosundan alınan 1956 yorumu kullanıyoruz. Neyse ki, bu veri kümesini spam sınıflandırma üzerine bir makalede kullanan yazarlar veriyi serbestçe erişime sunmuştur (Alberto, Lochter ve Almeida (2015)).

Yorumlar, 2015’in ilk yarısında YouTube’da en çok izlenen 10 videodan 5’i üzerinden YouTube API aracılığıyla toplanmıştır. Tüm bu 5 video da müzik klibi videosudur. Videolardan biri Koreli sanatçı Psy’nin “Gangnam Style” adlı videosudur. Diğer sanatçılar ise Katy Perry, LMFAO, Eminem ve Shakira’dır.

Yorumlardan bazılarına göz atın. Yorumlar elle “spam” veya “geçerli” olarak etiketlenmiştir. Spam yorumlar “1” koduyla, geçerli yorumlar ise “0” koduyla işaretlenmiştir.

TABLO 4.1: YouTube Spam veri kümesinden örnek yorumlar

İÇERİK
SINIF

Huh, anyway check out this you[tube] channel: kobyoshi02

1

Hey guys check out my new channel and our first vid THIS IS US THE MONKEYS!!! I’m the monkey in the white shirt, please leave a like comment and please subscribe!!!!

1

just for test I have to say murdev.com

1

me shaking my sexy ass on my channel enjoy ^_^

1

watch?v=vtaRGgvGtWQ Check this out .

1

Hey, check out my new website!! This site is about kids stuff. kidsmediausa . com

1

Subscribe to my channel

1

i turned it on mute as soon is i came on i just wanted to check the views…

0

You should check my channel for Funny VIDEOS!!

1

and u should.d check my channel and tell me what I should do next!

1

Yorumları YouTube'da incelemek isterseniz, doğrudan YouTube'daki yorum bölümüne de göz atabilirsiniz. Ancak, YouTube'da zaman kaybetmeyin ve kendinizi plajda turistlerden kokteyl çalan maymunların videolarını izlerken bulmayın. Ayrıca Google'ın spam dedektörünün 2015'ten bu yana büyük ölçüde gelişmiş olabileceğini unutmayın.

Verilerle oynamak isterseniz, veri kümesinin dosyasına ve bazı pratik fonksiyonlarla birlikte hazırlanmış kitabın GitHub deposundan ulaşabilirsiniz.

Alberto, Túlio C, Johannes V Lochter ve Tiago A Almeida. “Tubespam: YouTube’da yorum spam filtreleme.” In Machine Learning and Applications (Icmla), Ieee 14th International Conference on, 138–43. IEEE. (2015).

Rekor kıran “Gangnam Style” videosunu buradan izleyebilirsiniz.
RData
R-skriptine