Bu yazımızda, sınıflandırma problemlerini çözmek için Scikit-learn kütüphanesinin nasıl kullanılabileceğini anlattık Siz de veri madenciliği alanında başarılı olmak istiyorsanız, bu pratik rehberimize mutlaka göz atmalısınız!
Sınıflandırma problemleri, makine öğrenimi için çok önemlidir. Scikit-learn kütüphanesi, Python dilinde en popüler açık kaynaklı makine öğrenimi kütüphanesidir ve sınıflandırma problemlerini çözmek için birçok algoritma sunar. Bu makalede, Scikit-learn kütüphanesini kullanarak bir sınıflandırma problemini nasıl çözebileceğiniz hakkında adım adım bilgi vereceğiz.
Öncelikle, verileri ön işlemek ve düzenlemek gerekir. Bu, verileri yüklemek, eksik veya aykırı verileri temizlemek, özellikleri ölçeklendirmek ve verileri eğitim ve test kümelerine ayırmak anlamına gelir. Verilerinizi uygun bir dosya biçiminde yükleyin ve verilerinizi ölçeklendirin. Daha sonra, farklı makine öğrenimi modellerini deneyerek, en iyi modeli seçebilirsiniz. Seçtiğiniz modeli eğitin ve test verileriyle değerlendirin. Sonuç olarak, modelinizi kullanarak yeni verileri sınıflandırabileceksiniz.
Scikit-learn Nedir?
Scikit-learn, açık kaynak kodlu bir Python kütüphanesi olup, makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için kullanılır. Bu kütüphane, kullanıcıların veri manipülasyonu, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut azaltma gibi birçok makine öğrenimi algoritmasını uygulamasını sağlar.
Bu kütüphane açık kaynak kodlu olduğundan, kullanıcıların kodlarına erişmesi ve onları değiştirmesi ve geliştirmesi kolaydır. Scikit-learn, Python programlama dili içinde birçok kullanışlı özellikler sunar ve bu nedenle inanılmaz derecede popülerdir.
- Scikit-learn, kolayca kullanılabilir bir Arabirim sunar ve kullanıcıların kod yazarken karşılaşabilecekleri zorlukların üstesinden gelmelerini sağlar.
- Scikit-learn, veri madenciliği ve veri analizi için bazı otomatik özellikler de sunar. Bu özellikler sayesinde, kullanıcılar sonuçlar daha hızlı elde edebilirler.
- Scikit-learn, iyi belgelenmiş bir Python kütüphanesi olduğundan, herhangi bir sorunla karşılaşıldığında kullanıcılara yardımcı olan zengin bir yönergeler yelpazesi sunar.
Scikit-learn, makine öğrenimi uygulamaları geliştirmenin en popüler yollarından biridir ve bu nedenle yeni başlayanlar ve deneyimli kod geliştiricileri tarafından sıklıkla kullanılır.
Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, makine öğrenimi modelleri oluşturmadan önce yapılması gereken en önemli adımlardan biridir. Verilerinizi öncelikle yüklemeniz gerekiyor. Dosya biçimine bağlı olarak, Pandas, Numpy veya Scikit-learn'ün sunduğu veri yükleme yöntemlerinden uygun olanı seçin. Verilerinizi yüklerken bir takım sorunlarla karşılaşabilirsiniz. Bu sorunların başında eksik veya aykırı veriler yer alıyor.
Bu nedenle, verilerinizi temizlemeniz gerekir. Eksik verileri silmek, aykırı verileri tespit etmek ve düzeltmek için çeşitli yöntemler kullanabilirsiniz. Özellikle aykırı veriler, modelin doğruluğunu etkileyebileceğinden mutlaka temizlenmelidir.
Ardından, verilerinizi ölçeklendirin ve özellikleri normalize edin. Bu adım, modelin daha iyi performans göstermesine yardımcı olacaktır. Verileri ölçeklendirirken, verileri min-max, standart sapma veya normal dağılım yöntemleriyle normalize edebilirsiniz. Bu yöntemlerin hangisinin daha uygun olduğunu verilerinize göre belirlemeniz gerekiyor.
Son adım olarak, verilerinizi eğitim ve test kümelerine ayırın. Eğitim kümesi, modelinizi yapay zeka algoritmalarından öğrenebilmesi için kullanılır. Test kümesi ise modelinizin ne kadar iyi çalıştığını değerlendirmeye yarar. Genellikle verilerin %80'ini eğitime, %20'sini teste ayırmanız önerilir. Verilerinizi bölerken, özellikle seçim yaparken rastgele bir işlem yapmanız da önemlidir. Bu sayede modelinizin, gerçek hayatta karşılaştığı verilere daha iyi uyum sağlayacağından emin olabilirsiniz.
Veri Yükleme
Veri yükleme, sınıflandırma probleminizi çözmek için gereken verileri içe aktarmaktır. Dosya biçimine bağlı olarak, kullanabileceğiniz farklı veri yükleme yöntemleri vardır. Scikit-learn özellikle bu konuda oldukça esnektir ve farklı dosya biçimlerini destekler. Pandas, Numpy veya Scikit-learn'ün sunmuş olduğu veri yükleme yöntemlerinden size en uygun olanı seçebilirsiniz.
Eğer verilerinizi csv veya excel dosyalarından yükleyecekseniz, Pandas'ın read_csv ve read_excel fonksiyonlarını kullanabilirsiniz. Bu fonksiyonlar, verilerinizi Pandas DataFrame formatında okuyacaktır.
Alternatif olarak, Numpy ile verilerinizi yükleyebilirsiniz. Numpy'nin loadtxt fonksiyonu csv dosyalarını okuyabilir ve verilerinizi Numpy dizisine dönüştürebilir.
Scikit-learn'ün sunduğu yükleme yöntemleri arasında, load_digits veya fetch_olivetti_faces fonksiyonlarını kullanarak örnek veri setleri de yükleyebilirsiniz.
Hangi yöntemi seçerseniz seçin, yüklediğiniz verilerinizi daha sonra ön işleme adımında kullanabileceğiniz şekilde doğru bir şekilde depolamayı unutmayın.
Özellikleri Ölçeklendirme
Özelliklerin ölçeklendirilmesi, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve modelin daha iyi performans göstermesini sağlar. Özellikler arasındaki farklı ölçekler, modelin yanıltıcı sonuçlar vermesine neden olabilir. Örneğin, bir özellik binlerce değer içerebilirken, diğer özelliğin değerleri yalnızca sıfır veya birle sınırlı olabilir.
Scikit-learn, çoklu doğrusal regresyon gibi birçok yöntemle verilerin ölçeklendirilmesine ve özelliklerin normalize edilmesine olanak tanır. Bu yöntemler, özellikleri belirli bir aralıktaki değerlere dönüştürür ve verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Verilerinizi ölçeklendirirken, aynı zamanda train-test split yöntemini de kullanarak verilerinizi eğitim ve test kümelerine ayırmayı unutmayın.
| Özellik | Değerler |
|---|---|
| Yaş | 18, 19, 20, ..., 80 |
| Maaş | 20,000, 35,000, ..., 180,000 |
| Cinsiyet | Erkek, Kadın |
Yukarıdaki örnek tablo, özelliklerin farklı aralıklarda olabileceğini gösterir. Yaşın değerleri birer birer artarken, maaşın değerleri 15.000'den 20.000'e artar. Bu nedenle, özellikleri ölçeklendirerek ve normalize ederek, modelinizin daha doğru sonuçlar vermesini sağlayabilirsiniz.
Makine Öğrenimi Modeli Oluşturma
Bir sınıflandırma modeli oluşturmak için Scikit-learn kütüphanesini kullanabilirsiniz. Bu kütüphane, seçtiğiniz makine öğrenimi algoritmasının yanı sıra modelin eğitilmesi ve test edilmesi için de araçlar sağlar. Model oluşturma aşamalarını izleyerek, verilerinizi öğrenmek ve gelecekteki verileri sınıflandırmak için bir model oluşturabilirsiniz.
Makine öğrenimi modeli oluşturma aşaması, veri ön işleme aşamasından sonra gelir. Verileri temizledikten ve özellikleri ölçeklendirdikten sonra, Scikit-learn kütüphanesi aracılığıyla modelinizi oluşturabilirsiniz. Model oluşturma aşamasında iki büyük adım vardır: model seçimi ve model eğitimi.
Model seçimi, sınıflandırma probleminiz için uygun bir algoritma seçmekle başlar. Scikit-learn kütüphanesi birçok sınıflandırma yapabileceğiniz algoritma sunar. En yaygın kullanılanlardan bazıları Naive Bayes, Karar Ağaçları ve Destek Vektör Makineleridir.
Algoritmalar arasında bir seçim yaptıktan sonra, modelinizi test etmek için verilerinizi kullanabilirsiniz. Farklı algoritmaları deneyin ve performanslarını değerlendirin. Modelinizi hiperparametrelerle eğiterek başarısını artırabilirsiniz. Scikit-learn kütüphanesi, kendi GridSearchCV ve RandomizedSearchCV işlevleriyle otomatik hiperparametre ayarlama araçları sağlar.
Seçtiğiniz algoritmaya ve modelinize uygun parametreleri belirledikten sonra, modelinizi verilerinizle eğitmeye başlayabilirsiniz. Eğitim süreci, belirlediğiniz ölçütlerdeki başarı oranına göre gerçekleşir.
Model eğitimi sırasında, verilerinizi uygun bir şekilde ayırdığınızdan emin olun. Verilerin bir kısmını eğitim için kullanacak ve kalan kısmını ise test etmek için kullanacaksınız. Böylece modelinizin genelleştirilebilirliğini test edebilirsiniz.
Modeliniz eğitildikten sonra, artık yeni verileri sınıflandırmak için hazırdır. Artık modeli test ederek gerçek dünya verilerini ne kadar iyi sınıflandırabileceğiniz görebilirsiniz.
Model Seçimi
Birçok makine öğrenimi algoritması vardır ve hangisinin verileriniz için en iyi olduğunu belirlemek için farklı algoritmaları deneyin. Karar ağaçları, lojistik regresyon ve destek vektör makineleri gibi sınıflandırma algoritmaları, çoğu problemde kullanışlıdır. Bu algoritmaların her birinin neden en uygun olduğunu belirlemek için, her biri için modelin doğruluğuna ve performansına bakmak faydalıdır.
Model performansını değerlendirmek için, k-fold çapraz doğrulama gibi yöntemler kullanarak veri setinizin farklı bölümlerini kullanın. Bu şekilde, modelinizin veriye fazla uyum sağlamadığından ve genelleştirme yapabildiğinden emin olursunuz.
Farklı algoritmaları deneyin ve performanslarını değerlendirin. Modelinizi uygun hiperparametrelerle eğitin. Hiperparametreler model performansını ciddi şekilde etkileyebilir, bu nedenle denemeler yaparak en uygun hiperparametre ayarlarını bulmanız gerekebilir. Scikit-learn kütüphanesi, hiperparametreleri değiştirmenizi kolaylaştıran araçlar sunar ve bu araçlarla modelinizi daha iyi hale getirebilirsiniz.
Model Testi
Artık bir modeliniz var ve şimdi, test verilerini kullanarak modelinizi değerlendirmeniz gerekiyor. Bu, modelinizi doğru bir şekilde ayarladığınızdan emin olmanın önemli bir adımıdır.
Scikit-learn kütüphanesi, sınıflandırma sonuçlarını anlamak için bir dizi metrik ve fonksiyon sağlar. Bunlar arasında doğruluk, hassasiyet-sınıflandırma oranı, f1-skoru, karışıklık matrisi ve ROC-eğrisi bulunur.
Doğruluk, modelin tüm verileri doğru bir şekilde sınıflandırma yeteneğini ölçerken, hassasiyet-sınıflandırma oranı yanlış pozitiflerden kaçınmanın önemini vurgular. F1-skoru, doğruluğu ve hassasiyet-sınıflandırma oranını dikkate alır ve sınıflandırmanın doğruluğunu ölçer.
Karışıklık matrisi, modelin doğru ve yanlış sınıflandırmalarını gösteren matristir. Diagonal elemanlar doğru sınıflandırmaları temsil ederken, diğer elemanlar yanlış sınıflandırmaları temsil eder.
ROC-eğrisi, yanlış pozitif oranına karşı doğru pozitif oranını gösterir. Bu, farklı sınıflandırma sınırı değerleri için performansı görselleştirmenizi sağlar.
Ayrıca, modelinizi manuel olarak test ederek, doğru sonuçları nasıl elde edeceğinizi anlamanız da önemlidir. Başka bir deyişle, her bir girdinin doğru bir şekilde sınıflandırılması durumunda beklenen çıktıları elde etmeyi deneyin. Bu, modelinizin ne kadar iyi performans göstereceği konusunda size bir fikir verecektir.
Sonuç olarak, test işlemi, sınıflandırma modelinin performansını ölçmek ve sonuçları yorumlamak için önemlidir. Scikit-learn kütüphanesi, bu işlemi kolaylaştıran bir dizi işlev sağlar ve modelinizi doğru bir şekilde ayarlamanıza yardımcı olur.
Sonuçlar
Son aşamada, modelinizi kullanarak yeni verileri sınıflandırabilirsiniz. Test verilerindeki doğruluğa benzer bir performans bekleyebilirsiniz, ancak yeni verilerle test edildiğinde de iyi performans göstermesini sağlamak için hiperparametreleri yeniden ayarlamayı deneyebilirsiniz.
Modelinizin başarısını artırmak için, farklı bir model seçmeyi de deneyebilirsiniz. Örneğin, verileriniz için daha iyi performans gösteren başka bir sınıflandırma algoritması da deneyebilirsiniz. Bu durumda, veri ön işleme adımında yapmış olduğunuz ayarlara dikkat etmeniz gerekmektedir.
Yorumlama aşamasında, modelinizin sınıflandırma sonuçlarını değerlendirin. Sınıfları etiketlemek için nelerin kullanıldığına da odaklanın. Bu sonuçlar, işletmeniz için önemli kararlar verirken kullanılmak üzere sizin için önemlidir.
Modelinizin başarısı için, sonuçları iyileştirmek üzere hiperparametreleri yeniden ayarlamayı denemeyi unutmayın. Ayrıca, modelinizi farklı veri kümeleri ve senaryolarda test etmek de gerekebilir. Bunlar, modelinizi iyileştirmenin ve daha iyi sonuçlar elde etmenin yollarıdır.
Sonuç olarak, Scikit-learn kullanarak bir sınıflandırma problemi çözmek oldukça kolaydır. Ancak, veri ön işleme adımı, doğru model ve hiperparametre seçimi ve sonuçları yorumlama konusunda dikkatli olmanız gerekmektedir. Doğru adımları uyguladığınızda, etkili bir sınıflandırma modeli oluşturabilir ve işletmenizi daha da ileri taşıyabilirsiniz.