Translate this to English and then make a summary of this including tools and what they are used for: Veri Bilimi Metodolojisi 101, Modellemeden Değerlendirmeye Modelleme-Vaka Çalışması'na Hoş Geldiniz! Modelleme, veri bilimi metodolojisinde, veri bilimcisinin sosu örnekleme şansına sahip olduğu ve sosun iyi olup olmadığını veya daha fazla baharata ihtiyaç duyup duymadığını belirleme aşamasıdır! Şimdi örnek olayı veri bilimi metodolojisinde modelleme aşamasına uygulayalım. Burada, model oluşturmanın birçok yönünden birini tartışacağız, bu durumda, modeli geliştirmek için parametre ayarlama. Hazırlanan bir eğitim seti ile konjestif kalp yetmezliği yeniden kabulü için ilk karar ağacı sınıflandırma modeli oluşturulabilir. Yeniden kabulü yüksek riskli hastaları arıyoruz, bu nedenle ilginin sonucu konjestif kalp yetmezliğinin yeniden kabulü "Evet/=Yes" olacak. Bu ilk modelde, evet ve hayır sonuçlarını sınıflandırmada genel doğruluk%85 idi. Bu kulağa hoş geliyor, ancak "evet"in sadece %45'ini temsil ediyor. Gerçek geri kabuller doğru bir şekilde sınıflandırılmıştır, bu da modelin çok doğru olmadığı anlamına gelir. O zaman soru şu hale gelir: Evet sonucunu tahmin etmede modelin doğruluğu nasıl geliştirilebilir? Karar ağacı sınıflandırması için ayarlanacak en iyi parametre, yanlış sınıflandırılan . evet ve hayır sonuçlarının göreli maliyetidir. Bunu şöyle düşünün: Gerçek, yeniden kabul edilmeme durumu yanlış sınıflandırıldığında ve o hastanın riskini azaltmak için harekete geçildiğinde, bu hatanın maliyeti boşa yapılan müdahaledir. Bir istatistikçi buna Tip-I hata veya yanlış pozitif diyor. Ancak gerçek bir yeniden kabul yanlış sınıflandırıldığında ve bu riski azaltmak için herhangi bir önlem alınmadığında, o zaman bu hatanın maliyeti yeniden kabul ve tüm ilgili maliyetler artı hastanın travmasıdır. Bu Tip-II hata veya yanlış negatiftir. Dolayısıyla, iki farklı yanlış sınıflandırma hatasının maliyetlerinin bazı özellikler olacak. Bu nedenle, evet ve hayır sonuçlarını yanlış sınıflandırmanın göreli ağırlıklarını ayarlamak mantıklıdır. Varsayılan 1'e 1'dir, ancak karar ağacı algoritması, evet için daha yüksek bir değerin ayarlanmasına izin verir. İkinci model için göreli maliyet 9'a 1 olarak belirlendi. Bu çok yüksek bir orandır, ancak modelin davranışı hakkında daha fazla fikir verir. Bu sefer model, evet'in %97'sini doğru bir şekilde sınıflandırdı, ancak hayırda çok düşük bir doğruluk pahasına, yalnızca %49'luk bir genel doğrulukla. Bu açıkça iyi bir model değildi. Bu sonuçla ilgili sorun, tekrar kabul edilmeyecek olan hastalar için gereksiz ve maliyetli müdahaleyi önerecek çok sayıda yanlış pozitiftir. Bu nedenle, veri bilimcisinin evet ve hayır doğrulukları arasında daha iyi bir denge bulmak için yeniden denemesi gerekir. Üçüncü model için, göreli maliyet daha makul bir 4'e 1 olarak ayarlandı. Bu sefer, istatistikçiler tarafından duyarlılık olarak adlandırılan yalnızca evet üzerinde %68 doğruluk ve özgüllük olarak adlandırılan hayır için %85 doğruluk, genel olarak %81 doğrulukla elde edildi. Bu, yanlış sınıflandırılan evet ve hayır sonuç parametresinin göreli maliyetini ayarlayarak oldukça küçük bir eğitim seti ile elde edilebilecek en iyi dengedir. Elbette modellemeye, diğer değişkenlerin bazılarını yeniden tanımlamak, temel bilgileri daha iyi temsil etmek ve böylece modeli geliştirmek için veri hazırlama aşamasına geri yineleme de dahil olmak üzere çok daha fazla çalışma yapılır. Bu, veri bilimi metodolojisindeki modelleme aşamasına Örnek Olayı uyguladığımız kursun Modelleme bölümü tamamlandı. İzlediğiniz için teşekkürler. (Müzik)