Model uydurma ve eğitim verileri konusunda uzmanlaşmak isteyenler için Scikit-learn'un nasıl kullanılabileceği hakkında ayrıntılı bir eğitim seti Bu kurs sayesinde algoritmaları nasıl uygulayacağınızı öğrenecek ve gerçek dünya senaryolarına uyarlamanın püf noktalarını keşfedeceksiniz

Bu makalede, makine öğrenimi modellerinin eğitim verileri kullanılarak nasıl uyduğunu öğreneceğiz. Bu işlemi gerçekleştirmek için Scikit-learn kütüphanesi kullanılacak. Makine öğrenimi modelinin nasıl çalıştığını anlamak için veri önişleme aşamalarının doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi gerekmektedir.

Bu amaçla, öncelikle veri önişleme adımları hakkında genel bir bilgi edinmeyi hedefliyoruz. Bu adımlar arasında veri okuma, veri biçimlendirme, veri kodlama ve veri kümeleme gibi işlemler yer almaktadır.

Scikit-Learn Nedir?

Scikit-Learn, Python dilinde kullanılmak üzere tasarlanmış açık kaynak kodlu bir makine öğrenmesi kütüphanesidir. Bu kütüphane, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi makine öğrenmesi problemlerini çözmek ve model oluşturmak için birçok araç sunmaktadır.

Scikit-Learn'ün avantajları arasında sadece Python dilinde çalışması, kolay bir şekilde kurulabilmesi ve kullanması, güçlü öğrenme ve modelleme teknolojileri sunması yer almaktadır. Ayrıca, çok sayıda öğrenme algoritmasını desteklemesi ve ayrıca önişleme veri işleme araçlarına sahip olması da bu kütüphane için kullanıcılarda ilgi uyandırmaktadır.

Bunların yanı sıra, Scikit-Learn, endüstriyel temizlik, finans sektörü ve sağlık gibi birçok farklı alanda da kullanılmaktadır. Bu kütüphane sayesinde, makine öğrenmesi üzerine çalışan insanlar daha kolay, daha verimli ve daha hızlı bir şekilde çalışma yapabilirler.

Veri Ön Hazırlığı

Makine öğrenmesi modellerinin eğitim datası ile uydurulabilmesi için verilerin doğru bir şekilde hazırlanması gerekmektedir. Veri ön hazırlığı adımında, makine öğrenmesi modeli için kullanılacak veriler uygun formatta sağlanmalıdır. Bu adım, makine öğrenmesi modeli eğitimine başlamadan önceki en önemli adımlardan biridir.

Makine öğrenmesi modelinin uydurulacağı veriler uygun formatlarda sağlanmalıdır. Verileri okumak ve anlamak için birkaç farklı yol vardır. Örneğin, .csv dosyaları ve Excel sayfaları yaygın veri kaynaklarıdır.

Veri işlemenin bir sonraki adımı verilerin düzenlenmesidir. Bu adımda, verilerin benzersiz bir biçim kazanması ve yapısının anlaşılır hale gelmesi gerekmektedir. Verilerin belirli bir yapıya göre biçimlendirilmesi, sonraki adımlar için önemlidir.

Veri önişleme sürecinin kritik adımlarından biri veri temizlemedir. Verilerin temizlenmesi, veri setindeki hataların düzeltilmesi ve verilerdeki eksik bilgilerin tamamlanması gerekmektedir. Bu adım, modelin doğru bir şekilde eğitilmesi için önemlidir.

Makine öğrenmesi modelleri farklı veri tiplerini kabul edebilirler, ancak her zaman sayısal veri kullanılır. Verilerin etkin bir şekilde kodlanması da önemlidir. Veriler sayısal veriye dönüştürülmeli ve etkin bir şekilde hazırlanmalıdır.

Veri kodlama adımı, verinin düzenlenmesinden ve temizlenmesinden sonra yapılır. Bu adımda, verinin etkin bir şekilde kodlanması ve işlenmesi için dönüştürme işlemleri gerçekleştirilir.

Veri kümelenmesi, benzer özelliklere sahip verilerin kabaca benzer gruplara ayrılmasıdır. Bu adım, makine öğrenmesi modellerinin veri önişleme sürecinde daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir.

Veri Okuma

Makine öğrenmesi modellerinde veri okuma, modelin doğru şekilde uydurulabilmesi için oldukça önemlidir. Bu adımın en önemli amacı, modelin kullanabileceği verilerin uygun formatta sağlanmasıdır. Verilerin çeşitli kaynaklardan geldiği ve farklı formatlarda bulunabileceği düşünüldüğünde, veri okuma işlemi oldukça kritik bir rol oynar.

Makine öğrenmesi modeli için uygun verilerin sağlanabilmesi için, verilerin uygun formatta sağlanması gerekir. Veriler, sıklıkla .csv veya .xlsx uzantılı dosyalar olarak saklanır ve genellikle birkaç sütundan oluşurlar. Verilerin doğru şekilde okunabilmesi ve ilgili sütunlarının belirlenmesi için veri okuma işlemi esnasında hata yapılmaması gereklidir.

Bunun yanı sıra, verilerin içinde bazen eksik veriler bulunabilir. Eksik veriler, veri önişleme adımlarında düzeltilebilir. Verilerin düzenlenmesi, yazım yanlışlarının düzeltilmesi, tarih/saat bilgilerinin standart hale getirilmesi, sayısal verilerin birimidir ve ölçek istatistiklerinin belirlenmesi gerekebilir.

Bu adımların doğru şekilde yapılabilmesi, makine öğrenmesi modelinin uygun şekilde uydurulmasına yardımcı olacaktır. Veri okuma işlemi tamamlanmadan önce, verilerin düzenlenmesi ve işlenmesi işlemleri de yapılmalıdır.

Veri okuma adımının başarılı bir şekilde tamamlanması, makine öğrenmesi modellerinin başarılı şekilde uydurulmasına yardımcı olur. Bu adımın doğru şekilde gerçekleştirilmesi, veri önişleme adımlarının da daha etkili hale getirilmesine yardımcı olur.

Veri Biçimlendirme

Veri biçimlendirme, veri ön işleme adımlarından biridir. Bu adım, verilerin düzenlenmesini ve uygun bir formatta sunulmasını sağlamaktadır. Veri biçimlendirme için kullanabileceğimiz birkaç yöntem vardır.

Bunlardan ilki, özellik seçimi yapmaktır. Özellik seçimi, verilerden sadece belirli özellikleri seçerek veri boyutunu daraltmaktır. Bu sayede gereksiz veriler atılmakta ve veriler daha az hacimli hale getirilmektedir.

Diğer bir yöntem ise özellik ölçeklendirmedir. Özellik ölçeklendirme, farklı özelliklerin farklı birimlerde olması durumunda, aynı ölçekte olmalarını sağlamaktır. Bu sayede özellikler arasındaki büyüklük farklılıkları giderilmekte ve veriler daha homojen hale getirilmektedir.

Veri biçimlendirme adımında kullanılabilecek diğer bir yöntem de veri dönüştürmedir. Veri dönüştürme, verileri belirli bir formata dönüştürerek uygun bir formatta sunulmasını sağlar. Örneğin, tarih bilgisi içeren bir sütunda yer alan verileri, gün/ay/yıl sırasına göre düzenlemek veri dönüştürme örnekleri arasında yer almaktadır.

Veri biçimlendirme adımının önemi göz ardı edilmemelidir. Eğer veriler uygun formatta sunulmazsa, bu, makine öğrenmesi modelinin hatalı sonuçlar vermesine neden olabilir. Bu nedenle veri biçimlendirme adımı, veri önişleme sürecinde oldukça önemlidir.

Veri Temizleme

Veri temizleme, makine öğrenmesi modelinin performansını etkileyen en önemli adımlardan biridir. Veri temizleme işlemi, verideki gürültüyü (noise), bozuk verileri ve eksik verileri filtrelemek için yapılan işlemdir. Makine öğrenmesi modelinin doğru tahminler yapabilmesi için verinin doğruluğunun yüksek olması gerekmektedir.

Veri temizleme sürecinde, verinin bozuk olabileceği birçok neden vardır. Bu nedenlerden bazıları; ölçüm cihazlarından kaynaklı hatalar, eksik veya yanlış girilen veriler, verilerin formatındaki hatalar gibi nedenlerdir. Bu nedenlerden dolayı, verilerin temizlenmesi için bir dizi adım izlenmesi gerekmektedir.

Verilerin temizlenmesi için öncelikli olarak, verilerin analizi yapılmalıdır. Verilerin analizi yapılırken verilerin eksik olup olmadığına, verilerin yoğunluğuna ve anormal verilerin olup olmadığına bakılmalıdır. Verilerin eksik olduğu durumlarda, eksik verilerin nedeni belirlenerek bu veriler ya tamamlanmalı ya da bu verilerin dışlanması gerekir.

Anormal verilerin tespiti için, verilerin histogramları, kutu grafikleri ve dağılım grafikleri incelenir. Anormal veriler, genellikle veride dışsal ya da dahili faktörlerden kaynaklanır. Bu verilere gerçekçi bir değer atayabilmek için, ortalamalar, modlar, medyanlar veya eğilim ölçütleri kullanılır.

Veri temizleme işlemi, veri önişleme sürecindeki en önemli süreçler arasında yer almaktadır. Doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi, makine öğrenmesi modelinin doğru tahminler yapabilmesi için büyük önem taşımaktadır.

Veri Kodlama

Veri kodlama, makine öğrenmesi modellerinin, verileri sayısal verilere dönüştürmesinden oluşur. Makine öğrenmesi modelleri, farklı veri tiplerini kullanabilir, ancak sayısal veriler her zaman tercih edilir. Veri kodlama işleminin amacı, makine öğrenmesi modelinin anlayabileceği bir formata dönüştürmek ve verileri sayısal olarak ifade etmektir.

Veri kodlama, verilerin öznitelik veya kategorilere göre ayrılabileceği birkaç yöntem kullanır. Örneğin, bir veri setinde renk kategorileri bulunabilir (kırmızı, yeşil, mavi) ve bu kategorilere sayısal değerler atanabilir (0, 1, 2). Bu veriler daha sonra makine öğrenmesi modeli tarafından kullanılabilir.

Veri kodlama işlemi için, verilerin düzenlenmesi ve temizlenmesi önemlidir. Veriler bu işlemlerden sonra sayısal hale getirilir. Verilerin sayısal hale getirilmesi için kullanılan yöntemlere örnek olarak, etkin değimi dönüştürme ve veri kümeleme yöntemleri sayılabilir.

Veri kodlama işlemi, makine öğrenmesi modellerinin iyi bir şekilde çalışabilmesi için çok önemlidir. Veri kodlama işlemi yapılmadan makine öğrenmesi modelleri, verileri anlamakta ve kullanmamaktadır. Bu nedenle, verilerin uygun şekilde sayısal hale getirilmesi, makine öğrenmesi modellerinin doğru bir şekilde çalışmasını sağlamaktadır.

Etkin Değimi Dönüştürme

Verinin düzenlenmesi ve temizlenmesi adımları tamamlandıktan sonra, veriler etkin bir şekilde dönüştürülmelidir. Veri dönüştürme işlemi, verileri sayısal değerlere dönüştürmek için kullanılır. Bu adımın amacı, verileri doğru bir şekilde analiz etmek, modelleme yapmak ve sonuçları yorumlamak için uygun hale getirmektir.

Bu amaçla, Scikit-learn kütüphanesi içerisinde yer alan transformer sınıfları kullanılır. Bu sınıflar, etkin bir şekilde veri dönüştürme işlemini gerçekleştirmekte oldukça etkilidir. One-Hot Encoder gibi bazı transformer sınıfları, verileri sayısal verilere dönüştürmek için kullanılır.

One-Hot Encoder, verileri sayısal verilere dönüştürmek için sıkça kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmek için kullanılır. Örnek olarak, bir müşteri veri setinde yer alan "Cinsiyet" sütunu düşünülebilir. Bu sütun içerisinde yer alan "Erkek" ve "Kadın" değerleri, sayısal bir veriye dönüştürülerek analiz edilebilir hale getirilir.

Veri dönüştürme işlemi, verilerin analiz edilmesi sırasında göz ardı edilemeyecek önemli bir adımdır. Bu adımın doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi, analiz sonuçlarının doğruluğunu arttırır ve modele olan güveni arttırır.

Veri Kümeleme Yöntemleri

Veri kümelenmesi, makine öğrenmesi modelinde kullanılmak üzere benzer özelliklere sahip verilerin, kabaca benzer gruplara ayrılması anlamına gelir. Bu yöntem, verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur ve modelin daha doğru sonuçlar elde etmesine olanak tanır. Veri kümeleme yöntemleri, k-Means, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN ve Genel Maksimum Dağıtım Kümeleme gibi çeşitli teknikleri içermektedir.

k-Means algoritması, verilerin özelliklerine bağlı olarak farklı gruplara ayrılmasını sağlar. Bu yöntem, bir veri kümesindeki benzer verileri hızlı bir şekilde bir araya getirir ve aynı gruptaki veriler arasındaki farklılıkları minimize eder. Hiyerarşik kümeleme yöntemi, verileri hiyerarşik bir yapıda gruplar halinde birleştirir. Bu yöntem, alt kümeleme yöntemlerini bir arada kullanarak daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlar. DBSCAN, verilerin yoğunluğuna göre kümeleme yapar. Bu yöntem, kümeleme yaparken herhangi bir önyargı içermez ve yeni verilerin eklenmesine kolayca uyum sağlar. Son olarak, Genel Maksimum Dağıtım Kümeleme yöntemi, verileri belirli gruplara ayıran daha sofistike bir yöntemdir.

Veri kümelenmesi yöntemleri, tahmin yapmak ve anlamak istediğiniz verilerin içindeki farklı yapıları keşfetmek için faydalıdır. Ancak, doğru sonuçları elde etmek için iyi bir veri önişleme adımı yapmanız gerekmektedir.

Makine Öğrenmesi Modeli Oluşturma

Makine öğrenmesi modeli oluşturma aşamasına geldiğimizde, veri önişleme adımlarında başarılı olduktan sonra, modelin kullanacağı tüm veriler hazır hale gelir. Bu adımda, model için doğru veri setini seçmek ve eğitim datasını uygun şekilde ayarlamak son derece önemlidir.

Makine öğrenmesi modeli seçerken, kullanacağımız verinin türü, modelin karmaşıklığı ve uygulanacak doğrulama yöntemleri gibi faktörleri göz önünde bulundurmalıyız. Modelin eğitiminde kullanacağımız verileri seçmek de ayrıca önemlidir. Bu verilerin doğru bir şekilde seçilmesi, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğini belirleyecektir.

• Model Seçimi

Makine öğrenmesi modeli seçerken, modelin eğitimi için kullanılacak verilere, modelin yeterliliğine ve karmaşıklığına dikkat etmek önemlidir. Bu faktörlere dayalı olarak, regresyon modelleri, sınıflandırma modelleri ve kümeleme modelleri gibi farklı türde modeller seçilebilir.

• Model Doğrulama Yöntemleri

Makine öğrenmesi modelleri doğrulama yöntemleri ile test edilmelidir. Bu yöntemleri kullanarak, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar başarılı olacağı tahmin edilebilir. Örneğin, çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak, modelin üstesinden gelinemeyen bir veri kümesi olup olmadığı belirlenebilir.

• Model Eğitim Datası İle Uygunluğunun Test Edilmesi

Makine öğrenmesi modelinin, eğitim datası ile test edilerek uygunluğunun kontrol edilmesi gerekmektedir. Bu adım, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans göstereceği hakkında önemli bir gösterge sağlar. Model uygun değilse, veri önişleme adımlarını değiştirerek veya farklı bir model kullanarak yeniden denememiz gerekebilir.

Makine öğrenmesi modeli oluşturma aşamasında, doğru ve yeterince hazırlanmış veriler kullanmak son derece önemlidir. Aynı zamanda, model seçimi, doğrulama yöntemleri ve uygunluğun test edilmesi gibi faktörler de önemli bir rol oynamaktadır. Bu adımlar doğru yapıldığında, makine öğrenmesi modelleri gerçek dünya sorunlarına çözüm bulmak için son derece etkili olabilir.

Model Seçimi

Makine öğrenmesi modeli seçimi yaparken, modelin eğitimi için kullanılacak verilerin uygunluğuna dikkat etmek gerekmektedir. Verilerin doğru olmaması, modelin yanlış sonuçlar vermesine ve hatalı kararlar alınmasına neden olabilir. Ayrıca, modelin yeterliliği ve karmaşıklığı da seçim sürecinde önemlidir.

Modelin yeterliliği, modelin kullanılacağı problemde ne kadar iyi sonuç verdiğini belirler. Yeterli bir model, doğru sonuçlar verirken, yetersiz bir model yanlış sonuçlar verebilir. Karmaşıklık ise modelin ne kadar karmaşık olduğunu belirler. Karmaşık bir model, veri kümesini daha iyi yeniden üretebilir, ancak aynı zamanda overfitting gibi problemlere de neden olabilir.

Model seçimi için farklı makine öğrenmesi algoritmalarının avantaj ve dezavantajlarını değerlendirmek gerekiyor. Ayrıca, modelin performansını ölçmek için doğrulama yöntemleri kullanılabilir. Doğrulama yöntemleri, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi çalışacağını tahmin etmede önemlidir.

Model seçerken ayrıca modelin kullanım amacına ve modelin uygulanacağı duruma göre uygunluğu da dikkate alınması gerekmektedir. Örneğin, sınıflandırma problemleri için farklı bir model tercih edebilirken, regresyon problemleri için farklı bir model tercih edilebilir.

Model seçimi yaparken, farklı özelliklere sahip modellerin performansını karşılaştırmak için confuse matrix, ROC ve precision-recall grafikleri gibi veri görselleştirme araçları kullanılabilir. Bu şekilde, modelin performansı görselleştirilerek daha kolay karşılaştırılabilir.

Model Doğrulama Yöntemleri

Bir makine öğrenmesi modeli geliştirdiğinizde, çalışma prensiplerinin doğru olduğunu varsayarsınız. Ancak bir modelin ne kadar doğru olduğunu belirlemek için 'doğrulama yöntemleri' kullanılır. Bu yöntemler, bir makine öğrenmesi modelinin, gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar doğru sonuçlar üreteceğini tahmin etmek için kullanılır.

Birçok farklı doğrulama yöntemi vardır. Bunlar arasında en yaygın olanlar, 'k katlı çapraz doğrulama' ve 'hold-out doğrulama' yöntemleridir. K katlı çapraz doğrulama yöntemi, veri kümesini k kümeye ayırır ve her kümeyi tek tek test kümesi olarak kullanır. Bu yöntem, dengesiz veriler için idealdir. Hold-out doğrulama yöntemi ise, veri kümesinin belirli bir yüzdesini test verileri olarak ayırarak modeli test eder.

Doğrulama yöntemleri, bir makine öğrenmesi modelinin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğini tahmin etmek için önemlidir. Modelinizi doğru bir şekilde doğrulamak, yanlış sonuçları önlemeye ve modelinizi daha da iyileştirmeye yardımcı olacaktır.

Model Eğitim Datası İle Uygunluğunun Test Edilmesi

Makine öğrenmesi modelinin uygunluğu, modelin doğru bir şekilde çalışması için oldukça önemlidir. Model uydurma adımlarından sonra, eğitim datası kullanılarak modelin uygunluğunun test edilmesi gerekmektedir. Bu işlem, modelin yüksek bir doğruluk oranına sahip olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacaktır.

Modelin eğitimi için kullanılan verilerin bir kısmı, test verisi olarak ayrılabilir. Bu test verileri, modelin performansını değerlendirmek için kullanılabilir. Test verileri, modele yeni verilerin ne kadar iyi uyduğunu görmek için kullanılır. Bu şekilde, modelin gerçek dünyada ne kadar iyi çalışacağı tahmin edilebilir.

• Test verileri, uygunluğun kontrol edilmesi için kullanılır
• Modelin performansı, test verileri kullanılarak ölçülür
• Doğruluk oranı yüksek olan modeller, daha iyi sonuçlar verirler

Model uygunluğunun test edilmesi, uygulamanın geri kalanı için önemlidir. Modelin doğru bir şekilde çalışması, veri analizi yapmak için kullanılan sonuçların doğru ve güvenilir olmasını sağlar.

Sonuç

Makine öğrenmesi modellerinin eğitimi, doğru ve kaliteli verilerin hazırlanması ile başlar. Scikit-learn kütüphanesi, veri önişleme adımları yapıldıktan sonra makine öğrenmesi modellerinin eğitimi için kullanılabilecek harika bir araçtır.

Bununla birlikte, veri önişleme adımları, makine öğrenmesi modelinin başarısı için son derece önemlidir. Verilerin doğru biçimlendirilmesi, temizlenmesi ve kodlanması, makine öğrenmesi modeli için gerekli olan uygun verilerin sağlanmasını sağlar. Ayrıca, doğru model seçimi ve doğrulama yöntemleri kullanılarak modelin yeterliliği ve uygunluğu da test edilmelidir.

Özetle, Scikit-learn kütüphanesi ile makine öğrenmesi modellerinin eğitimi oldukça kolaylaştırılmaktadır. Ancak makine öğrenmesi modellerinin uygunluğunun garantilenmesi için doğru veri önişleme adımlarının gerçekleştirilmesi son derece önemlidir.