Makine öğrenmesi için veri hazırlama işlemleri, Scikit-learn uygulaması ile daha kolay ve hızlı hale geliyor Veri hazırlama yardımcıları sayesinde, verilerinizi kolayca işleyebilir ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz Üstelik Türkçe kaynaklarla daha kolay öğrenebilirsiniz!
Makine öğrenmesi projeleri, başarılı sonuçlar elde edebilmek için doğru verilerin kullanılması gerektir. Bu nedenle, veri hazırlama süreci oldukça önemlidir ancak aynı zamanda zorlu bir süreçtir. Veri kaynaklarının incelenmesi, temizlenmesi, düzenlenmesi ve dönüştürülmesi gibi birçok adımın tamamlanması gerekmektedir. Bu makale, veri hazırlama aşamasında kullanılabilecek yardımcı araçları ve Scikit-learn kütüphanesiyle veri hazırlama sürecinin nasıl hızlandırılabileceğini ele almaktadır.
Veri hazırlama sürecinde kullanılacak araçların seçimi, sürecin hızlandırılması açısından oldukça önemlidir. Python diliyle yazılmış kütüphaneler arasında Pandas, NumPy ve Dask, veri hazırlama sürecinde kullanılabilecek yardımcı araçlar arasındadır. Pandas kütüphanesi, veri analizi ve hazırlama işlemlerinde oldukça kullanışlıdır. Verilerin tablo şeklinde organize edilmesini sağlayan DataFrame yapısı sayesinde veriler daha rahat incelenebilir ve düzenlenebilir. Ayrıca, NaN değerlerin yerine geçici bir değer atanması, string ifadelerin sayısal ifadelere dönüştürülmesi gibi işlemler yapılabilmektedir.
- NumPy kütüphanesi
- Matematiksel işlemler için kullanılır
- Dizi yapısı, dizilerin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanır ve boyutları değiştirilebilir
- Array broadcasting sayesinde farklı boyutlarda dizilerin işlemleri yapılabilmektedir
- Dask kütüphanesi
- Büyük boyutlu verilerin işlenmesi için kullanılır.
- Pandas ve NumPy kütüphanelerine benzer özelliklere sahiptir.
Scikit-learn, Python dilinde kullanılan ve makine öğrenmesi projelerinde kullanılan bir kütüphanedir. Veri hazırlama aşamasında da oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Özellik seçimi, özellik ölçeklendirme, eksik verilerin doldurulması gibi birçok işlem için veri önişleme modülleri kullanılabilir. Bunun yanı sıra, Scikit-learn kütüphanesi farklı makine öğrenmesi algoritmalarının seçimi için olanak sağlar ve model eğitimi ve değerlendirmesi kolaylaştırır. Cross-validation, scoring yöntemleri gibi yöntemler kullanarak modelin doğruluğu ölçülebilir.
Veri Hazırlama Süreci ve Zorlukları
Makine öğrenmesi projelerinin başarısı, veri hazırlama sürecinin doğru bir şekilde yapılmasına bağlıdır. Ancak bu aşamada birçok zorlukla karşılaşılabilir. Veri kaynaklarından doğru ve güvenilir verilerin elde edilmesi, verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve dönüştürülmesi gereken işlemler arasındadır. Boyutları büyük olan veri setlerinin işlenmesi de bir diğer zorluğu oluşturur. Bu süreçte kullanılan veri hazırlama araçları bu zorlukların üstesinden gelmek için önemlidir.
Veri hazırlama sürecinde karşılaşılan zorlukların bir diğer sebebi de veri kaynaklarının çeşitlenmesidir. Farklı kaynaklardan alınan verilerin, farklı şekillerde yapılandırılmış olması veri hazırlama sürecini zorlaştırabilir. Aynı zamanda veri setleri içerisindeki eksik verilerin doldurulması, bozuk verilerin ayıklanması ve normallik testleri gibi işlemlerde dikkat gerektirir.
Bu nedenle, veri hazırlama süresi oldukça önemlidir ve doğru bir şekilde yapılması sonucunda başarılı bir makine öğrenmesi projesi ortaya çıkar. Veri hazırlama aşamasında kullanılan araçlar doğru bir şekilde seçildiğinde bu süreç daha kolay hale gelir. Python programlama diliyle yazılmış yardımcı kütüphaneler, veri hazırlama işlemlerinde oldukça etkili olabilir. Pandas ve NumPy kütüphaneleri, büyük boyutlu verilerin işlenmesi için kullanışlıdır. Dask kütüphanesi ise daha büyük boyutlu verilerin işlenmesi için kullanılabilir.
Veri Hazırlama Yardımcıları
Veri hazırlama süreci, doğru sonuçların elde edilebilmesi için oldukça önemlidir. Ancak bu süreç birçok zorlukla karşılaşılan uzun bir süreçtir. Veri hazırlama işlemlerinin hızlandırılması için birçok yardımcı araç kullanılabilir.
Python programlama diliyle yazılan Pandas, NumPy ve Dask kütüphaneleri, veri hazırlama işlemlerinde oldukça etkilidir. Pandas kütüphanesi veri analizi ve hazırlama işlemlerinde kullanışlı bir araçtır. Dataframe yapısı, verilerin tablo şeklinde organize edilerek daha rahat incelenip düzenlenebilmesini sağlar. NumPy kütüphanesi, bilimsel hesaplama ve matematiksel işlemler için kullanılır. Array broadcasting işlemi sayesinde, farklı boyutlarda dizilerin işlemleri yapılabilmektedir. Dask kütüphanesi ise daha büyük boyutlu verilerin işlenmesi için kullanışlıdır.
Bu kütüphaneler, veri hazırlama sürecinde önemli bir rol oynar ve işlemlerin daha hızlı ve verimli bir şekilde yapılmasını sağlar.
Pandas Kütüphanesi
Veri analizi ve hazırlama sürecinde oldukça kullanışlı olan Pandas kütüphanesi, büyük miktardaki veri işleme işlemlerini kolaylaştırır. Dataframe yapısı sayesinde veriler tablo şeklinde organize edilir ve daha rahat incelenebilir.
Pandas kütüphanesi, veri kaynaklarının okunması, temizlenmesi, gruplanması, birleştirilmesi, dönüştürülmesi gibi işlemleri yapmak için birçok fonksiyon sunar. Bunlar arasında iloc fonksiyonu tek tek veri seçimi yapmaya, fillna fonksiyonu eksik değerleri doldurmaya, groupby fonksiyonu verileri gruplamaya ve birçok farklı işlem yapmaya olanak sağlar.
| Fonksiyon Adı | İşlevi |
|---|---|
| read_csv() | CSV dosyalarını okumak için kullanılır. |
| drop() | Belirtilen eksik verileri veya satırları siler. |
| fillna() | Belirtilen değerler ile eksik verileri doldurur. |
| groupby() | Verileri gruplar ve istatistiksel işlemler uygular. |
| pivot_table() | Verileri yeni bir şekilde düzenler ve ihtiyaç duyulan bilgileri sunar. |
Pandas kütüphanesi, veri temizleme işlemlerinde de oldukça etkilidir. Örneğin dropna() fonksiyonuyla NaN değerlerin olduğu satırlar veya sütunlar silinebilir. Ayrıca astype() fonksiyonu kullanarak veri tipleri dönüştürülebilir.
DataFrame Yapısı
Pandas kütüphanesinde DataFrame yapısı, verilerin tablo şeklinde organize edilmesini sağlar. Bu sayede veriler daha rahat incelenebilir ve düzenlenebilir. DataFrame, tek bir sütuna sahip bir dizi, farklı veri türlerine sahip sütunları olan birden fazla sütuna sahip bir dizi ya da farklı veri tipine sahip birden fazla sütunda ve satırda verilerden oluşan bir dizi olarak tanımlanabilir.
DataFrame, kodlama sürecini kolaylaştırır çünkü veri hazırlama sürecinde daha anlaşılı ve net bir denetim sağlar. Ayrıca, filtering (filtreleme), pivot table (çapraz tablo), grouping (gruplama), joining (birleştirme) gibi işlemler de verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Verilerin satırlarına ve sütunlarına erişmek için, syntax içerisinde [ ] operatörlerini kullanabilirsiniz. Bu sayede dilimleme işlemlerinin yanı sıra ilgili veriye anında ve hatasız bir şekilde erişmenin yanı sıra satırlar ve sütunlar üzerinde de işlem yapabilirsiniz.
Data Cleaning İşlemleri
Veri hazırlama sürecinde en önemli aşamalardan biri verilerin temizlenmesi işlemidir. Pandas kütüphanesi, NaN değerleri yerine geçici değerler atayarak veya string ifadeleri sayısal ifadelere dönüştürerek verilerin temizlenmesi işlemlerinde oldukça etkilidir.
NaN değerleri yerine geçici ayarlanacak değerler, verinin içeriğine göre değişebilir. Örneğin, bir sayısal sütunda NaN değeri olan hücrelerin yerine ortalama değer atanabilir. Böylece, veri kaybının önüne geçilir ve analiz yapılabilmesi için eksik veriler tamamlanmış olur.
Ayrıca, Pandas kütüphanesi sayesinde string ifadeler sayısal ifadelere dönüştürülebilir. Bu dönüştürme işlemi sayesinde veriler daha kolay analiz edilebilir. Örneğin, bir ürünün gramajı string ifade olarak kaydedilmişse, bu değeri sayısal ifadeye dönüştürerek daha rahat işlem yapılabilir.
Veri temizleme işlemleri, yapılacak analizin doğruluğunu belirleyen en önemli faktörlerden biridir. Bu sebeple, veri temizleme işlemleri konusunda iyi bir bilgi sahibi olmak, başarılı sonuçlar elde etmek için oldukça önemlidir.
NumPy Kütüphanesi
NumPy kütüphanesi, bilimsel hesaplama ve matematiksel işlemler için kullanılan bir kütüphanedir. Özellikle çok boyutlu dizilerin işlemleri için oldukça hızlı bir kütüphanedir. Diziler, liste yapısından daha hızlıdır ve boyutları değiştirilebilir. Bu sayede, yapılacak olan işlemlerde işlem süreleri oldukça kısalmaktadır.
NumPy kütüphanesinde, nadiren kullanılan birtakım fonksiyonlar haricinde, herhangi bir döngü veya işlem yapısı kullanılmaz. Bu, NumPy dizilerinin işlem sürelerini etkileyen önemli bir faktördür. Ayrıca, NumPy kütüphanesi, differentizasyon, Fourier analizi, matris çarpımı gibi işlemleri de hızlı bir şekilde yapabilmektedir.
NumPy kütüphanesi, sıkça kullanılan array yapılarına da sahiptir. Bu yapılar, matrisler gibi özel uygulamalar için oldukça faydalıdır. Array broadcasting işlemi sayesinde ise, farklı boyutlarda dizilerin işlemleri yapılabilmektedir. Bu nedenle, NumPy kütüphanesi, makine öğrenmesi projelerinde oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.
Dizi Yapısı
NumPy kütüphanesi, dizilerin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanır. Normal liste yapısına göre daha hızlı olan NumPy dizileri, büyük veri kümeleri üzerinde işlem yapılırken oldukça avantaj sağlar. Dizilerin farklı dimension'larına uygun şekilde işlem yapabilen NumPy, çoğunlukla matematiksel işlemler için tercih edilir.
NumPy dizileri, liste yapısından farklı olarak boyutları değiştirilebilir. Böylece, dizinin boyutu azaltılabilir veya arttırılabilir. Ayrıca, diziler üzerinde çeşitli işlemler yapılabilmesi için birçok fonksiyon da NumPy kütüphanesinde yer almaktadır.
| Fonksiyon | Açıklama |
|---|---|
| np.array() | Listeyi diziye dönüştürür |
| np.arange() | belirli aralıktaki sayıları dizi olarak oluşturur |
| np.zeros() | Sıfırlardan oluşan bir dizi oluşturur |
| np.ones() | Birlerden oluşan bir dizi oluşturur |
| np.eye() | Birim matris oluşturur |
| np.transpose() | Transpozunu alır |
NumPy kütüphanesi, birden fazla boyutta dizi işlemlerine olanak sağlaması nedeniyle, çoğunlukla veri analitiği ve makine öğrenmesi gibi alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Dizi yapısı, makine öğrenmesi projelerinde de verilerin işlenmesinde sıklıkla kullanılmaktadır.
Array Broadcasting İşlemi
NumPy kütüphanesi, farklı boyutlarda dizilerin işlemleri için oldukça etkilidir. Bu sayede, farklı dizilerin aynı işlem yapılarak sonuçlarının birlikte alınması mümkün hale gelir. Bu işleme array broadcasting denir.
Örneğin, bir 3x3 boyutunda bir diziyle bir 1 boyutlu dizinin çarpımı için ayrı ayrı işlemler yapmak yerine, tek bir işlemle sonuç alınabilir. Toplama, çıkarma, bölme gibi işlemler de benzer şekilde farklı boyutlu diziler için tek bir işlemle gerçekleştirilebilir.
Bu işlem, özellikle çok boyutlu verilerin işlenmesinde oldukça yararlıdır. Birden fazla boyutta veri işleyen uygulamalarda, array broadcasting sayesinde işlemler hem daha hızlı hem de daha kolay yapılabilmektedir.
Dask Kütüphanesi
Dask kütüphanesi, veri işleme sürecinde oldukça verimli bir rol oynar. Özellikle Pandas ve NumPy kütüphanelerine benzer özellikleri sayesinde büyük boyutlu verilerin işlenmesi için oldukça uygundur. Dask, işlem yükünü farklı bilgisayarlara dağıtarak büyük veri dosyalarında hızlı ve etkili bir şekilde işlemleri gerçekleştirebilir.
Dask kütüphanesi, paralel hesaplama ve Big Data gibi tekniklerde de oldukça kullanışlıdır. Dask verileri, büyük veri dosyalarının işlenmesine uygun hale getirir ve aynı zamanda verilerin paralel olarak işlenmesini sağlar. Bu sayede düşük bellek kullanımı ve hızlı işlem yapabilme avantajı sağlanır.
Dask kütüphanesi, Pandas kütüphanesi kullanırken karşılaşılan bellek sınırlamalarından kurtulmanıza yardımcı olur. Bunun yanı sıra büyük boyutlu dosyaların parçalara ayrılmasını sağlayarak her bir parçanın ayrı ayrı işlenmesini sağlar. Böylece büyük boyutlu veri dosyaları da sorunsuz bir şekilde işlenebilir.
| Dask Kütüphanesi Özellikleri |
|---|
| Paralel veri yapısı |
| Paralel hesaplama |
| Bellek sınırlamalarından kurtulma |
| Verilerin parçalara ayrılması |
Dask kütüphanesi veri analizi ve makine öğrenmesi gibi alanlarda da oldukça kullanılır. Büyük boyutlu veri dosyaları üzerinde yapılan sınıflandırma ve regresyon işlemlerinde oldukça etkilidir. Dask kütüphanesi sayesinde büyük boyutlu veri dosyaları üzerinde verimli bir şekilde çalışabilir ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.
Scikit-learn Uygulaması
Scikit-learn, makine öğrenmesi projelerinde oldukça etkili bir kütüphanedir. Python dilinde kullanılabilecek şekilde tasarlanan bu kütüphane, farklı veri setleri üzerinde pek çok makine öğrenmesi algoritması çalıştırılmasına olanak sağlar.
Veri hazırlama aşamasında da oldukça kullanışlı olan Scikit-learn kütüphanesi, birçok veri önişleme modülüne sahiptir. Bu modüller arasında özellik seçimi, eksik verilerin doldurulması ve özellik ölçeklendirme gibi seçenekler bulunur. Bu sayede verilerin hazırlanması aşamasında ciddi bir zaman kazanç sağlanır.
Scikit-learn kütüphanesi sayesinde model seçimi de oldukça hızlı bir şekilde yapılabilir. Farklı makine öğrenmesi algoritmaları arasından en uygun olanı seçilebilir ve veriler üzerinde çalıştırılabilir. Ayrıca kütüphanede yer alan cross-validation ve scoring yöntemleri gibi özellikler sayesinde modelin doğruluğu da kolayca ölçülebilir.
Scikit-learn kütüphanesi, makine öğrenmesi projelerinde oldukça büyük bir kolaylık sağlar. Veri hazırlama sürecinde de oldukça kullanışlı olan bu kütüphane, farklı veri önişleme modülleri ve makine öğrenmesi algoritmaları ile verilerin daha kolay şekilde işlenebilmesine olanak sağlar.
Veri Önişleme Modülleri
Scikit-learn kütüphanesi, veri önişleme işlemlerinde kullanılabilecek birçok modül içerir. Bu modüller, verilerin hazırlanmasında oldukça kullanışlıdır ve kullanıma hazırdır. Modüller arasında;
- Özellik seçimi: Hangi özelliklerin kullanılacağına karar vermek için kullanılır. Veri setindeki özellikler arasından en önemli olanlar seçilir. Bu işlem, modelin daha hızlı ve doğru sonuçlar üretmesini sağlar.
- Özellik ölçeklendirme: Özellikler arasındaki ölçek farklılıklarının neden olabileceği performans sorunlarını gidermek için kullanılır. Örneğin, bir özellik arasındaki fark 1-10 arasında, diğer özellikler arasındaki fark ise 100-1000 arasında ise, modelin bazı özelliklere gereğinden fazla ağırlık verme riski vardır. Bu durumu engellemek için tüm özellikler, belirli bir aralığa ölçeklendirilir.
- Eksik verilerin doldurulması: Veri setinde eksik verilerin olması, modelin çalışmasını engelleyebilir. Bu nedenle, eksik değerlerin doldurulması gerekebilir. Scikit-learn kütüphanesinde, farklı yöntemler kullanılarak eksik değerlerin doldurulması işlemi gerçekleştirilebilir. Bunlar arasında, medyan, ortalama, en yakın değer ve benzeri yöntemler yer alır.
Bu modüller sayesinde, veri hazırlama aşamasında zaman kazanmak mümkündür. Ayrıca, modelin doğruluğunu artırmak için veri önişleme işlemlerinin doğru ve etkili bir şekilde yapılması önemlidir. Bu nedenle, veri önişleme modüllerinin kullanımı oldukça önemlidir.
Model Seçimi
Scikit-learn kütüphanesi, veri hazırlama sürecinin yanı sıra farklı makine öğrenmesi algoritması seçimlerini de kapsar. Model seçimi aşamasında, veri setine uygun algoritmanın seçilmesi oldukça önemlidir. Scikit-learn kütüphanesi sayesinde kullanıcılar, model seçimine yönelik birçok fonksiyona erişebilir. Bu fonksiyonlar arasında GridSearchCV, RandomizedSearchCV, cross_val_score gibi yöntemler bulunur.
GridSearchCV fonksiyonu, belirli bir algoritmanın farklı hiperparametre kombinasyonlarını deneyerek en uygun parametreleri bulur. RandomizedSearchCV fonksiyonu ise GridSearchCV fonksiyonunun benzer özelliklerine sahiptir ancak parametre kombinasyonlarını rastgele seçer.
Model seçim aşamasında cross-validation yöntemleri de oldukça önemlidir. cross_val_score fonksiyonu, veri setinin farklı bölümlerine göre farklı ölçümler yaparak modelin performansını ölçer. Bu sayede modelin doğruluğunu ölçmek daha mümkün hale gelir.
Model seçimi, makine öğrenmesi projelerinde oldukça önemli bir adımdır. Scikit-learn kütüphanesi sayesinde model seçimi aşaması oldukça kolaylaşır ve en uygun algoritma seçilerek istenen sonuçlar daha kolay bir şekilde elde edilebilir.
Model Eğitimi ve Değerlendirmesi
Scikit-learn kütüphanesi, makine öğrenmesi modellerinin daha kolay bir şekilde eğitilmesini ve değerlendirilmesini sağlar. Model eğitimi ve değerlendirilmesi için birçok yöntem bulunmaktadır.
- Cross-validation: Bu yöntem, veri setini eğitim ve test kümeleri olarak ayırarak modelin performansını ölçmeyi amaçlar. Veri seti küçük olduğunda bu yöntem oldukça etkilidir.
- Scoring yöntemleri: Bu yöntemler, modelin performansını ölçmek için kullanılır. Regresyon problemleri için MSE, R2 gibi, sınıflandırma problemleri için accuracy, precision, recall, f1-score gibi skorlama yöntemleri kullanılabilir.
- Grid Search: Grid Search, modelin en iyi hiperparametrelerini belirlemek için kullanılır. Hiperparametreler, modelin performansını önemli ölçüde etkileyebilir.
Bu yöntemler kullanılarak modelin doğruluğu ölçülebilir ve modelin performansı artırılabilir. Model eğitimi ve değerlendirmesi işlemleri Scikit-learn kütüphanesi sayesinde oldukça kolay hale gelir.