NumPy ve Pandas kullanarak veri ön işleme yöntemlerini öğrenmek ister misiniz? Veri madenciliği üzerinde çalışanlar için, bu yazımız size büyük bir kolaylık sağlayacak NumPy ve Pandas'ın önemli özellikleri ile birlikte veri ön işleme adımlarını adım adım anlatacağız Hemen okumaya başlayın!
Veri ön işleme, veri analizi ve makine öğrenmesi için önemli bir adımdır. Veri setlerindeki bozukluklar, modele negatif etki edebilir ve sonuçları yanıltabilir.
Bu nedenle, veri ön işleme adımları, veri setinin doğru bir şekilde temizlenmesi, dönüştürülmesi ve normalleştirilmesi gerekmektedir. NumPy ve Pandas kütüphaneleri, bu adımların gerçekleştirilmesi için çok kullanışlı araçlardır.
NumPy kütüphanesi, veri ön işleme için çeşitli araçlar sunar. Array işlemleri, matris işlemleri, rastgele sayı üretimi, sıralama, filtreleme ve diğer matematiksel işlemler gibi birçok özellik sağlamaktadır. Veri ön işleme için kullanılabilecek NumPy fonksiyonları arasında; NaN değerlerini silmek, aykırı değerleri tanımlamak, değişkenleri dönüştürmek ve verileri normalleştirmek sayılabilir.
Pandas kütüphanesi, veri ön işlemeye yönelik çok kapsamlı bir dizi araçlar sağlar. Tarih işleme, verilerin kesilmesi, yeniden şekillendirilmesi, satır ve sütun seçimi, birleştirme işlemleri gibi birçok özellik vardır. Veri ön işleme için kullanılabilecek Pandas fonksiyonları arasında; NaN değerlerini silmek, aykırı değerleri tanımlamak, değişkenleri dönüştürmek, verileri normalleştirmek ve verileri gruplandırmak sayılabilir.
NumPy ve Pandas kullanarak veri ön işleme, veri analizi ve makine öğrenmesi için en önemli adımlardan biridir. Bu araçlar, veri kümesindeki bozuklukları tespit etmek ve düzeltmek için birçok yeteneğe sahiptir. Bu nedenle, veri ön işleme adımlarını doğru bir şekilde gerçekleştirmek, sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilir.
NumPy Kullanarak Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, veri setinin doğru bir şekilde analiz edilebilmesi için gerekli olan bir dizi işlemdir. NumPy, Python dilinde veri işleme için kullanılan önemli bir kütüphanedir ve veri ön işleme için de oldukça kullanışlıdır. NumPy ile veri ön işleme işlemleri şunlardır:
- Veri setindeki boş değerlerin (NaN) belirlenmesi ve çıkarılması veya doldurulması
- Aykırı değerlerin belirlenmesi ve temizlenmesi
- Veri dönüştürme ve normalizasyonu
NaN değerlerini çıkarmak veya doldurmak için NumPy'da nan fonksiyonu kullanılır. Aykırı değerleri belirlemek için ise NumPy'da percentile fonksiyonu kullanılabilir. Veri dönüşümü ve normalizasyonu için de NumPy'daki farklı matematiksel işlemler kullanılabilir.
NumPy aynı zamanda matris işlemleri için oldukça kullanışlıdır. Veri ön işleme işlemleri sırasında kullanılabilecek matris işlemleri şunlardır:
| İşlem | Açıklama |
|---|---|
| transpose() | Matrisin transpozunu almaya yarar |
| reshape() | Matrisin boyutunu değiştirmeye yarar |
| concatenate() | İki veya daha fazla matrisi birleştirmeye yarar |
NumPy kütüphanesi sayesinde, veri ön işleme adımları daha etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Pandas Kullanarak Veri Ön İşleme
Pandas, veri ön işlemede oldukça güçlü bir araçtır. Veri temizleme, düzenleme ve filtreleme işlemlerini kolayca gerçekleştirebilirsiniz. Pandas kütüphanesi ile gerçekleştirilebilen veri ön işleme adımları aşağıda belirtilmiştir.
Veri setindeki boş değerleri (NaN) veri kümesinden çıkarabilir veya onları doldurabilirsiniz. dropna() işlevi, boş değerleri veri kümesinden çıkarmak için kullanılabilir. fillna() işlevi ise NaN değerlerini doldurmak için kullanılabilir. Veri setine göre bu işlemler farklı sonuçlar verebilir, bu nedenle hangi yöntemin kullanılacağına dikkat edilmelidir.
Veri setindeki aykırı değerleri tanımlama ve temizlemek, veri setinin kalitesini artıran önemli bir adımdır. Aykırı değerler, istatistiksel analizlerde ve modellerde dikkate alınmamalıdır. Aykırı değerleri belirlemek için, verilerin standart sapmasını kullanabilir, boxplot grafiği oluşturabilir veya istatistiksel yöntemlerden yararlanabilirsiniz. Aykırı değerleri temizlemek için ise, belirlenen kriterlere göre veriler filtrelenir veya değiştirilir.
Veri dönüştürme ve normalizasyonu, veri setindeki değişkenlerin birbirine uygun hale getirilmesi ve modele uygun hale getirilmesi için gereklidir. Değişkenlerin dönüştürülmesi, veri setindeki sayısal verilerin farklı birimlerde olmasından kaynaklı problemlerin çözümünde kullanılır. Normalizasyon ise, verilerin benzer bir aralığı paylaşması için uygulanır. Bu adımlar model performansını artırmak için oldukça önemlidir.
Veri ön işleme tekniklerinin kullanımını göstermek için hazırlanan örnek veri kümesinde, Pandas kütüphanesi ile veri ön işleme adımları gerçekleştirilmiştir. Bu adımların uygulanması, sınıflandırma ve doğrusal regresyon modelinin oluşturulması için gerekli özelliklerin elde edilmesini sağlar.
Veri ön işleme adımları gerçekleştirilen bir veri kümesi kullanılarak, sınıflandırma modelleri oluşturulabilir. Pandas kütüphanesi ile gerçekleştirilen veri ön işleme adımları, modele hazırlık için gereklidir ve modelin doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.
Veri ön işleme adımları gerçekleştirilen veri kümesi kullanılarak doğrusal regresyon modelleri oluşturulabilir. Bu modeller, veriler arasındaki ilişkiyi bulmak için kullanılır ve ayrıntılı analizler için gereklidir. Pandas kütüphanesi ile gerçekleştirilen veri ön işleme adımları, modelin doğruluğunu ve performansını artırmaya yardımcı olur.
Boş Verileri Kaldırmak
Boş veriler, veri setinin düzenlenmesi sırasında sıklıkla karşılaşılan bir sorundur. Bu boş veriler, analiz işlemlerini etkileyebilir ve sonuçların yanıltıcı olmasına neden olabilir. Bu nedenle, veri ön işleme sırasında boş verileri kaldırmak veya onları doldurmak önemlidir.
NumPy ve Pandas kütüphaneleri, boş verilerin kaldırılması veya doldurulması için kullanılabilir. Veri setindeki boş verilerin kaldırılması için Pandas dropna() işlevi kullanılabilir. Bu işlev, veri kümesindeki tüm satırları boş verileri içeren satırların silinmesiyle gerçekleştirilir.
Boş verilerin doldurulması için ise Pandas fillna() işlevi kullanılabilir. Bu işlev, boş verileri belirli bir değerle veya boşlukla doldurur. Veri setindeki boş verilerin yerini, ortalama, medyan veya mod gibi özelliklerle değiştirerek doldurmak da mümkündür.
Bunların yanı sıra, veri setindeki boş verileri kaldırmanın veya onları doldurmanın yanı sıra, boş verileri başka bir veri kümesiyle de doldurmak mümkündür. Bu yöntem, diğer benzer veri kümelerinden elde edilen verileri kullanarak boş verilerin yerini doldurmayı içerir.
Boş verilerin kaldırılması veya doldurulması ile ilgili işlemlerin seçimi, veri setine, analiz yapılacak veri türüne ve boş verilerin oranına bağlıdır. Boş verilerin kaldırılması veya doldurulmasının yanı sıra, diğer veri ön işleme adımları da veri analizinde önemlidir.
NaN Değerlerini Silmek
Veri ön işleme adımlarından biri de veri setindeki boş/değer beklenmeyen verilerin temizlenmesidir. Bu işlem için Pandas kütüphanesinde dropna() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, veri setindeki tüm NaN değerlerini (None, Null olarak da bilinir) içeren satırları veya sütunları veri kümesinden çıkarır.
Bir veri kümesinde bulunan NaN değerleri, model eğitimini veya sonuçlarını etkileyebilir. Bu nedenle, veri temizleme işlemi veri ön işleme adımlarında önemli bir yere sahiptir. İşlevi kullanarak veri kümesindeki boş değerlerin yanı sıra değeri beklenmeyen veya gereksiz veriler de atılabilir.
Aşağıdaki örnekte, bir veri kümesindeki NaN değerlerinin silinmesi için dropna() işlevi kullanılmıştır:
| Şehir | Sıcaklık | Nem |
|---|---|---|
| Ankara | 30 | 45 |
| İstanbul | NaN | 60 |
| İzmir | 25 | NaN |
| Bursa | 35 | 50 |
Yukarıdaki veri kümesindeki NaN değerleri, aşağıdaki kod satırıyla silinebilir:
import pandas as pdveri_kümesi = pd.read_csv("veri.csv")temiz_veri = veri_kümesi.dropna()Satır veya sütunları belirli bir eşik değerinin altını aşan NaN değerleri içeriyorsa, thresh parametresi kullanılarak belirli bir eşiği geçmeyenları da atabilmek mümkündür. Örneğin, veri kümesinde en az 2 tam değeri olan sütunları korumak için aşağıdaki kod satırı kullanılabilir:
temiz_veri = veri_kümesi.dropna(thresh=2)
Bu kod, herhangi bir sütunda en az 2 tam değer olmadığı sürece ilgili sütunu veri kümesinden çıkaracaktır.
NaN Değerlerini Değiştirmek
Numpy 'da olduğu gibi Pandas veri setlerinde boş verilerin atılması, silinmesi veya doldurulması gerekebilir. NaN değerlerini doldurmak için kullanabileceğimiz Pandas fillna() fonksiyonunu inceleyelim.
Bu fonksiyon sayesinde boş verileri belirli bir değer ile doldurabilirsiniz. Örneğin veri setinizde boş değerlerin yerine 0 ile doldurmak istiyorsanız:
| Kodu: | df.fillna(0) |
|---|
Bu kod bloğunu kullanarak, tüm NaN değerleri 0 ile doldurabilirsiniz. NaN değerlerinin yerine veri setinde mevcut olan herhangi bir değerle de doldurma işlemi yapabilirsiniz, örneğin median (ortanca) değer, average (ortalama) değer veya forward filling (ileriye doldurma) yöntemi ile verilerinizi doldurabilirsiniz.
Bir başka kullanım örneği, sütunlardaki NaN değerlerini sütun içerisindeki diğer verilerin ortalama değeri ile doldurmaktır. Bu işlem için sütun ortalaması alınarak fillna() fonksiyonu kullanılabilir:
| Kodu: | df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True) |
|---|
Burada 'column_name' ifadesi, doldurmak istediğiniz sütun adını temsil etmektedir. Bu kod bloğu ile seçtiğiniz sütundaki tüm boş değerleri, o sütunun ortalama değeri ile doldurabilirsiniz.
Aykırı Değerleri (Outliers) Temizlemek
Veri ön işleme sürecinde, aykırı değerlerin belirlenmesi ve temizlenmesi oldukça önemlidir. Aykırı değerler, diğer gözlemlerden anlamlı bir şekilde farklı olan ve veri analizi sonuçlarını yanıltabilecek değerlerdir. Bu nedenle, aykırı değerlerin tanımlanması ve temizlenmesi, veri setinin kalitesini artırır ve analiz sonuçlarını daha doğru hale getirir.
Aykırı değerlerin belirlenmesi için kullanılan bazı yöntemler vardır. Veri setindeki gözlemlerin, ortalama, medyan veya standart sapma gibi istatistiksel ölçüleri kullanılarak aykırı olup olmadığı belirlenebilir. Ayrıca, kutu grafiği veya yoğunluk grafiği gibi görsel yöntemler de aykırı değerleri tespit etmek için kullanılabilir.
Aykırı değerlerin temizlenmesi için de çeşitli yöntemler vardır. Bunlar arasında, aykırı değerlerin veri setinden çıkarılması veya değiştirilmesi yer alır. Aykırı değerlerin çıkarılması, veri setinin boyutunu azaltır ve analiz sonuçlarını daha doğru hale getirir. Ancak, aykırı değerlerin çıkarılması bazı durumlarda yanıltıcı olabilir. Bunun yerine, aykırı değerlerin değiştirilmesi, veri setinin özelliklerine uygun olarak gerçekleştirilebilir.
Veri setindeki aykırı değerlerin etkili bir şekilde tanımlanması ve temizlenmesi, veri ön işleme sürecinin önemli bir adımıdır. Aykırı değerlerin doğru bir şekilde belirlenmesi ve temizlenmesi, analiz sonuçlarını daha doğru ve güvenilir hale getirir.
Aykırı Değerleri Belirleme
Aykırı değerler, diğer veri noktalarından belirgin bir şekilde farklı olan ve model tahminlerini bozabilecek olan veri noktalarıdır. Aykırı değerleri belirlemek için kullanılan yöntemler şunlardır:
- Görselleştirme: Box plot, histogram ve scatter plot gibi grafikler kullanılarak aykırı değerler gözlemlenebilir.
- İstatistiksel yöntemler: Z-skoru, grubun üzerindeki sapma ve üç sigma yöntemi kullanılarak aykırı değerler hesaplanabilir.
- Makine öğrenmesi yöntemleri: Veri kümesini kümeler halinde ayırarak aykırı değerler tespit edilebilir.
| Yöntem | Nasıl Çalışır? |
|---|---|
| Görselleştirme | Box plot gibi grafikler, verilerin merkezi eğilimlerini ve dağılımını gösterir. Verilerin normal dağılımından veya medyan değerinden belirgin şekilde farklı olan noktalar aykırı değerlerdir. Histogramlar, veri dağılımını gösterir ve verilerin yoğun olduğu bölgelerdeki noktalar aykırı değerlerdir. Scatter plotlar, iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterir ve bu ilişkiden sapma gösteren noktalar aykırı değerlerdir. |
| İstatistiksel yöntemler | Z-skoru yöntemi, veri noktalarını ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduklarını belirler ve belirli bir sınırın üzerinde olanlar aykırı değer olarak kabul edilir. Grubun üzerindeki sapma yöntemi, verilerin ortalaması ve standart sapması hesaplandıktan sonra, belirli bir sayıda sapma büyüklüğüne sahip olanlar aykırı değer olarak belirlenir. Üç sigma yöntemi, aralık hesaplanarak üst ve alt sınırlar belirlenir, ve bu sınırların dışındaki noktalar aykırı değerdir. |
| Makine öğrenmesi yöntemleri | Veri kümesi, k-means veya hiyerarşik kümeleme gibi yöntemler kullanılarak kümeler halinde ayarlanır. Bu kümelerdeki veri noktaları arasındaki en düşük ve en yüksek değerler arasındaki farka göre aykırı değerler belirlenir. |
Aykırı değerlerin belirlenmesi, veri setindeki bozuklukların giderilmesi açısından önemlidir. Belirlenen aykırı değerlerin veri setinden çıkarılması veya düzenlenmesi, model tahminlerinin daha doğru olmasını sağlayarak daha verimli sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Aykırı Değerleri Temizleme
Aykırı değerler, diğer verilerden önemli ölçüde farklı olan ve genellikle hatalı veya yanıltıcı olduğu düşünülen veri noktalarıdır.
Aykırı değerleri temizlemek için, veri kümesindeki verilerin ortalamasına ve standart sapmasına dayalı yöntemler kullanılabilir. Bu yöntem genellikle, her bir veri noktası ile ortalama arasındaki mesafenin standart sapma sayısı bir eşik değerden daha büyük olduğu veri noktalarını aykırı olarak belirler. Veri kümesindeki aykırı değerler belirlendikten sonra, çeşitli yöntemler kullanılarak temizlenebilirler.
Bunlar arasında aykırı değerlerin sınır değerlerle değiştirilmesi, verinin yeniden ölçeklendirilmesi veya aykırı değerlerin tamamen kaldırılması gibi yöntemler yer almaktadır. Aykırı değerleri sınır değerlerle değiştirmek için, aykırı değerlerin yerine ortalama veya medyan gibi sınır değerler kullanılabilir. Verinin yeniden ölçeklendirilmesi için, ölçeklendirme faktörü hesaplanarak veriler tekrar ölçeklendirilebilir.
Aykırı değerleri temizlemek için kullanılan en yaygın yöntemlerden biri, aykırı değerleri veri kümesinden tamamen kaldırmaktır. Bu yöntem, verileri temizlemek için en doğru yöntemdir ancak veri setinde önemli miktarda veri kaybına neden olabilir. Bu nedenle, veri setinin doğasına ve amaçlarınıza bağlı olarak, aykırı değerleri kaldırmak veya değiştirmek için çeşitli yöntemler kullanabilirsiniz.
Veri Dönüştürme ve Normalizasyonu
Veri dönüştürme ve normalizasyonu, veri setindeki değişkenlerin birbirine uygun hale getirilmesi ve modele uygun hale getirilmesi işlemleridir. Bu adım, veri setindeki farklı özellikleri ve değişkenleri aynı ölçeğe getirerek analizleri daha doğru bir şekilde yapabilmek için gereklidir.
Bir veri setindeki değişkenler genellikle farklı birimler ve ölçekler içerir. Bu durum, değişkenler arasındaki karşılaştırmaların yapılmasını zorlaştırır ve analizleri etkiler. Veri dönüştürme adımı ile, değişkenler aynı birimler veya ölçekler ile ifade edilir ve analizleri daha tutarlı hale getirilir.
Veri normalizasyonu ise, değişkenlerin ölçeklerinin farklı olması durumunda, değerlerin birbirleriyle doğru bir şekilde karşılaştırılmasına yardımcı olur. Bu adım, veri setindeki değişkenlerin aynı ölçeklerde ifade edilmesini sağlar ve analizlere daha fazla doğruluk katar.
Bu işlemleri gerçekleştirmek için, Pandas kütüphanesi kullanılabilir. Veri setindeki her bir değişken Pandas DataFrame yapısını kullanarak ölçeklendirilebilir veya dönüştürülebilir. Bunun yanı sıra, veri dönüştürme işlemleri sırasında, veri setindeki aykırı değerlerin tespiti ve bunların düzeltilmesi de önemlidir.
Değişken dönüştürme işlemleri, veri setindeki kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi işlemlerini içerir. Bu işlem, sınıflandırma veya doğrusal regresyon gibi makine öğrenimi modelleriyle analizler yapılırken gereklidir.
Veri dönüştürme ve normalizasyonu, veri setleri üzerinde yapılacak analizler sırasında en verimli sonuçlara ulaşmak için gereklidir. Bu adım, veri setindeki değişkenleri birbirleriyle uyumlu hale getirerek, istatistiksel sonuçların daha doğru bir şekilde elde edilmesine yardımcı olur.
Değişken Dönüştürme
Değişken dönüştürme, veri ön işleme sürecinde sıklıkla kullanılan bir adımdır. Veri setindeki değişkenlerin birbirine uygun hale getirilmesi ve modele uygun hale getirilmesi için yapılan bu işlem sayesinde, veri setindeki farklı değişkenlerin birbirleriyle karşılaştırılabilmesi mümkündür.
Değişken dönüştürme işlemleri, genellikle sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır. Veri setindeki kategorik değişkenler sayısal değerlere dönüştürüldüğünde, sınıflandırma modellerinin daha doğru sonuçlar vermesi beklenir.
Ayrıca, veri setindeki çok sayıda sayısal değişken arasında farklı birimlerin kullanılması durumunda da değişken dönüştürme işlemi gerçekleştirilir. Bu işlem sayesinde, veri setindeki tüm değişkenlerin aynı ölçeğe sahip olması sağlanır.
Değişken dönüştürme işlemi için yapılabilecek bazı adımlar, aşağıdaki gibi sıralanabilir:
- Kategorik değişkenleri sayısal değerlere dönüştürmek- Sayısal değişkenlerin normalizasyonu- Sayısal değişkenlerin logaritmik dönüşümü- Ağırlıklandırma yöntemiyle sayısal değişkenlerin dönüştürülmesi
Değişken dönüştürme işlemi genellikle pandas kütüphanesi ile gerçekleştirilir. Pandas kütüphanesi, veri setini kolayca dönüştürmek için birçok fonksiyon içerir. Veri setindeki değişkenlere uygulanan bu fonksiyonlar sayesinde, değişkenlerin dönüştürülmesi ve yeniden yapılandırılması mümkün hale gelir.
Örneğin, pandas kütüphanesindeki "get_dummies" fonksiyonu, kategorik değişkenleri sayısal değerlere dönüştürmek için kullanılır. Bu fonksiyon, özellikle sınıflandırma modellerinde çok sık kullanılır.
Sonuç olarak, değişken dönüştürme işlemi, veri setindeki değişkenlerin uygun hale getirilmesi için önemli bir adımdır. Bu işlem sayesinde, veri setindeki değişkenlerin birbirleriyle karşılaştırılması mümkün hale gelir ve sınıflandırma veya regresyon modellerinin daha doğru sonuçlar vermesi sağlanır. Pandas kütüphanesi sayesinde, değişken dönüştürme işlemi oldukça kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Veri Normalizasyonu
Veri normalizasyonu, veri setindeki değişkenlerin birbirlerine uygun hale getirilerek modelleme sürecinde daha verimli sonuçlar elde edilmesini sağlar. Veri normalleştirme, veri setlerinde bulunan değerlerin bir ölçeğe getirilmesi işlemidir. Bu işlemde amaç, değişkenlerin ölçelerinin etkisini eşitlemek ve modellere yansıtmaktır.
Veri normalizasyonu için yaygın olarak kullanılan yöntemler arasında min-max normalizasyonu, Z-score normalizasyonu ve log dönüşümü yer alır. Min-max normalizasyonu, verileri belirli bir aralığa sıkıştırırken, Z-score normalizasyonu ise verileri ortalama ve standart sapmalarının etrafında gruplandırır. Log dönüşümü ise verilerin logaritmik bir ölçekte yeniden ölçeklendirilmesi işlemidir.
Min-max normalizasyonu, verileri belirli bir aralığa sıkıştırdığı için kullanılan yöntemdir. Örneğin, bir veri setindeki değişkenlerin çoğu 0-1 arasındayken bazı değişkenler 100-1000 arasında değişim gösterebilir. Bu durumda, min-max normalizasyonu kullanılarak tüm değişkenler 0-1 arasında sıkıştırılabilir.
| Değişken | Değerler | Min-Max Normalizasyonu |
|---|---|---|
| A | 10 | 0.1 |
| B | 20 | 0.2 |
| C | 500 | 0.5 |
| D | 1000 | 1 |
Z-score normalizasyonu ise, verileri ortalama ve standart sapmalarının etrafında gruplandırarak normal dağılıma yaklaştırır. Bu yöntem, verilerin aykırılıklarından etkilenmeden ölçeklenmesini sağlar.
Log dönüşümü ise, verilerin logaritmik bir ölçekte yeniden ölçeklendirilerek normal dağılıma yaklaştırılmasını sağlar. Logaritma işlemi, verilerin büyük değişimlerine karşı daha az hassasiyetle tepki verirken, daha küçük değişimlere karşı daha fazla hassasiyet sağlar. Bu yöntem, özellikle değişkenler arasında büyük farklılıklar olduğunda kullanılabilir.
Veri Ön İşleme Uygulamaları
Veri ön işleme teknikleri, veri setlerinde bulunan hatalı veya eksik verilerin temizlenmesi, aykırı değerlerin tanımlanması ve dönüştürülmesi gibi işlemleri kapsamaktadır. NumPy ve Pandas kütüphaneleri, yüksek ölçüde fonksiyonel özellikleri ile veri ön işleme işlemlerini gerçekleştirmek için geliştirilmiştir.
Veri ön işleme örnekleri, gerçek hayattaki veri setleri üzerinde gerçekleştirilir. Örneğin, bir online mağazanın sipariş verileri, bir ilginçlik araştırmasının anket sonuçları veya finansal veriler gibi birçok farklı veri türü ele alınabilir.
NumPy ve Pandas, verilerin ön işlemesi için birçok yöntem sunar. Örneğin, veri setindeki NaN (boş) değerleri silmek veya doldurmak, aykırı değerleri tanımlamak ve temizlemek, veri dönüştürme ve normalizasyon işlemleri gerçekleştirmek gibi. Bu yöntemlerin uygulanması, verinin daha tutarlı, anlamlı ve modele uygun hale getirilmesine yardımcı olur.
Bir veri ön işleme örneği olarak, ünlü İris Çiçekleri veri seti kullanılabilir. Bu veri seti, çiçeklerin taç yaprak uzunluğu, genişliği, çanak yaprak uzunluğu, genişliği ve türleri gibi bir dizi özellik içerir. Bu veri seti, sınıflandırma modelleri oluşturmak için kullanılabilir.
Bu örnek veri üzerinde yapılabilecek bazı veri ön işleme işlemleri şunlar olabilir:
- Boş değerleri (NaN) silmek veya doldurmak
- Aykırı değerleri tanımlamak ve temizlemek
- Veri normalizasyonu işlemleri gerçekleştirmek
- Kategorik özellikleri dağıtık göstermek
Bu işlemler, verinin sınıflandırma modelleri oluşturmak için uygun hale getirilmesine yardımcı olacaktır. NumPy ve Pandas kütüphaneleri, bu işlemleri gerçekleştirmek için işlevsel ve etkili bir araç sağlamaktadır.
Sınıflandırma Uygulamaları
Veri ön işleme işlemlerinden sonra hazırlanan veri setleriyle sınıflandırma uygulamaları gerçekleştirilebilir. Örneğin, bir banka müşterilerinin kredi tarihçelerini kullanarak onlara kredi verip veremeyeceğini belirlemek için bir sınıflandırma modeli oluşturabilir.
Pandas kütüphanesi ile hazırlanan veri kümesinde, sınıflandırma etiketleri olan sütunları etiketlendirip ayırmak kolaydır. Ardından, NumPy kütüphanesi ile çeşitli sınıflandırma algoritmaları (örneğin, KNN, karar ağaçları, vb.) kullanarak modelinizi eğitebilirsiniz.
Bir sınıflandırma modeli oluştururken, veri setindeki özellikler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için veri dönüştürme tekniklerinden (örneğin, polinomyal özellikler, etkileşim terimleri, vb.) yararlanabilirsiniz.
Bir sınıflandırma modeli genellikle bir doğruluk puanı yoluyla değerlendirilir. Veri ön işleme adımlarınızın ne kadar başarılı olduğunu belirlemek için, modelin düzgün bir şekilde eğitilmesi için kullanılan verilerin bir kısmını ayırmak ve bu verileri modelin doğruluğunu test etmek için kullanmak önemlidir.
- Sınıflandırma modeli oluşturma adımları şunları içerebilir:
- - Veri kümesini yükleme
- - Veri önişleme (boş verileri kaldırma, aykırı değerleri temizleme, veri dönüştürme, vb.)
- - Veri kümesini eğitim ve test verilerine bölme
- - Sınıflandırma modeli seçme (KNN, karar ağaçları, vb.)
- - Modelin eğitimi
- - Modelin test edilmesi
Bu adımların tamamlanması, başarılı bir sınıflandırma modelinin oluşturulmasına yardımcı olabilir.
Doğrusal Regresyon Uygulamaları
Veri ön işleme, doğru sonuçlar elde etmek için verileri hazırlamak için vazgeçilmez bir adımdır. Doğrusal regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyen istatistiksel bir modeldir. Bu model, öngörülen sonucu tahmin etmek için kullanılır. Bu nedenle, veri ön işleme işlemi bu modele uygun hale getirilmesi gerekmektedir.
Doğrusal regresyon uygulamaları için, veri setinin özellikle dikkat edilmesi gereken üç ana adımı vardır. Veri setindeki aykırı değerlerin tanımlanması ve temizlenmesi, değerli bilgi sağlamayan boş verilerin temizlenmesi ve veri dönüştürme işlemleri yapılması. Bununla birlikte, doğrusal regresyon modeli oluşturmadan önce, veri setini tam olarak anlamak için verilerin görsel analizleri de yapılmalıdır.
Doğrusal regresyon uygulamaları için veri setindeki aykırı değerlerin temizlenmesi, seçilen aykırı değer tespit yöntemine göre değişebilir. Veri setini oluşturan değişkenleri normalizasyon veya standartlaştırma ile uygun hale getirerek, doğrusal regresyon modelinde bağımsız değişkenler arasındaki etkiyi belirlemek için kullanılabilir. Ayrıca, veri setindeki boş verilerin silinmesi veya boş verilerin eşleştirilmesi ile modelin daha hassas hale getirilmesi mümkündür.
Doğrusal regresyon uygulamaları ile en yaygın kullanım alanlarından biri, bir şeyin gelecekteki fiyatını tahmin etmektir. Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek istiyorsanız, ev fiyatları hakkında bilgi toplayıp bu verileri veri ön işlemeden geçirirsiniz. Sonra, doğrusal regresyon uygulaması yaparak, ev fiyatlarının değişimini tahmin edebileceğiniz bir model oluşturabilirsiniz. Böylece, gelecekteki ev fiyatları hakkında net bir tahmin yapabilirsiniz.
- Veri setindeki aykırı değerlerin temizlenmesi
- Boş verilerin temizlenmesi veya doldurulması
- Değişken dönüştürme ve normalizasyonu
- Veri görselleştirme analizi
- Doğru sonuçlar elde etmek için verinin doğru şekilde hazırlanması
Doğrusal regresyon, veri temizleme ve dönüştürme işlemleri ile uygun hale getirildiğinde, sonuçlar oldukça kesin olabilir ve istatistiksel olarak anlamlı hale gelir. Bu nedenle, veri ön işlemeyi doğru bir şekilde yapmak, doğrusal regresyon modeli için önemli bir adımdır.