İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Kategorik Değişken Nedir?

İngilizce: Categorical Variable

Yayın: · Son güncelleme:

Kategorik Değişken Nedir? Kısaca

Kategorik değişken, değerleri sayısal bir ölçüm yerine belirli gruplardan ya da sınıflardan oluşan değişkendir. Cinsiyet, şehir, renk ya da eğitim düzeyi gibi örnekleri vardır; nominal (sırasız) ve sıralı (ordinal) olmak üzere iki ana türe ayrılır.

Kategorik Değişken nedir?
İçindekiler
  1. Kategorik değişken nedir?
  2. Türleri nelerdir?
  3. Analizde ve makine öğrenmesinde nasıl ele alınır?
  4. Nelere dikkat etmeli?

Kategorik değişken, bir gözlemin hangi gruba ait olduğunu söyleyen değişkendir. "Ne kadar?" sorusuna değil, "Hangisi?" sorusuna cevap verir. Örneğin bir müşterinin yaşadığı şehir, tercih ettiği ödeme yöntemi ya da üyelik türü kategoriktir.

Kategorik değişken nedir?

Değişkenler istatistikte kabaca iki gruba ayrılır: sayısal ölçüm içerenler ve grup bildirenler. Kategorik değişkenler ikinci gruptadır. Sayıyla gösterilseler bile (ör. plaka kodları) bu sayılar üzerinde toplama, ortalama alma gibi aritmetik işlemler anlam taşımaz.

Türleri nelerdir?

Tür Özellik Örnek
Nominal Kategoriler arasında doğal sıra yoktur Kan grubu, şehir, renk
Sıralı (ordinal) Kategoriler arasında anlamlı bir sıra vardır Eğitim düzeyi, memnuniyet ("az – orta – çok")
İkili (binary) Yalnızca iki kategori vardır Evet / hayır, abone / değil

Sıralı değişkenlerde sıra bellidir ama kategoriler arasındaki "mesafe" eşit kabul edilemez.

Analizde ve makine öğrenmesinde nasıl ele alınır?

  • Özetleme: Ortalama yerine frekans ve yüzde tabloları, en sık değer (mod) kullanılır.
  • Görselleştirme: Çubuk grafikler ve pasta grafikleri tercih edilir.
  • İlişki testleri: İki kategorik değişken arasındaki ilişki için ki-kare testi yaygın kullanılır.
  • Kodlama: Modellerin çoğu sayısal girdi beklediği için kategoriler etiket kodlama, tek-sıcak kodlama ya da gömme gibi yöntemlerle sayıya çevrilir.

Nelere dikkat etmeli?

Çok sayıda farklı değeri olan kategorik değişkenler (ör. binlerce ürün kodu) tek-sıcak kodlamada sütun sayısını aşırı artırabilir. Seyrek görülen kategorileri "diğer" altında toplamak ya da gömme yöntemleri kullanmak bu sorunu hafifletir. Yazım farklılıkları ("İstanbul" ve "istanbul") ayrı kategoriler gibi görünebileceği için önce veri temizliği yapılmalıdır.

Sıkça Sorulan Sorular

Kategorik değişken ile sürekli değişken arasındaki fark nedir?

Kategorik değişken gözlemin hangi gruba ait olduğunu belirtir ve aritmetik işlemlere uygun değildir. Sürekli değişken ise belirli bir aralıkta herhangi bir değeri alabilen ölçümlerdir; boy, ağırlık ve sıcaklık gibi.

Sayıyla gösterilen bir değişken kategorik olabilir mi?

Evet. Posta kodu, plaka kodu ya da müşteri segment numarası sayısal görünse de grup bildirdiği için kategoriktir. Bu tür değerlerin ortalamasını almak anlamlı bir sonuç vermez.

İlgili terimler

Sürekli Değişken(Continuous Variable)Sürekli değişken, belirli bir aralık içinde herhangi bir değeri, kuramsal olarak sonsuz sayıda ara değeri alabilen sayısal değişkendir. Boy, ağırlık, sıcaklık ve süre gibi ölçümler sürekli değişkenlere örnektir.Etiket Kodlama(Label Encoding)Etiket kodlama (label encoding), kategorik bir değişkenin her farklı değerine bir tam sayı atayarak metin biçimindeki kategorileri makine öğrenmesi modellerinin işleyebileceği sayısal biçime dönüştürme yöntemidir.Ki-Kare Testi(Chi-Square Test)Ki-kare testi, kategorik verilerde gözlenen frekansların beklenen frekanslardan anlamlı biçimde farklı olup olmadığını, örneğin iki kategorik değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını sınamak için kullanılan istatistiksel bir hipotez testidir.Özellik(Feature)Özellik (feature), makine öğrenmesinde her bir örneği tanımlayan ve modelin tahmin yaparken girdi olarak kullandığı ölçülebilir nitelik ya da değişkendir. Örneğin ev fiyatı tahmininde metrekare, oda sayısı ve konum birer özelliktir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.Dil Tespiti(Language Detection)Dil tespiti (language detection), bir metnin ya da ses kaydının hangi dilde olduğunu otomatik olarak belirleyen doğal dil işleme görevidir. Çeviri, arama motorları ve içerik moderasyonu gibi pek çok sistemin ilk adımıdır.