scikit-learn ile makine öğrenmesi

scikit-learn ile Supervised Learning

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Makine öğrenmesi nedir?

  • Makine öğrenmesi şudur:
    • Bilgisayarların veriden karar almayı öğrenmesi
    • açıkça programlanmadan
scikit-learn ile Supervised Learning

Makine öğrenmesi örnekleri

e-posta simgesi

kitaplar

scikit-learn ile Supervised Learning

Denetimsiz öğrenme

  • Etiketlenmemiş veriden gizli örüntüleri bulma

  • Örnek:

    • Müşterileri ayrı kategorilere gruplama (Kümeleme)

küme analizi

scikit-learn ile Supervised Learning

Denetimli öğrenme

  • Gerçek hedef değerleri bilinir

  • Amaç: Özellikler verilince, görülmemiş verinin hedeflerini tahmin etmek

 

özellikler ve hedef değişkenler

scikit-learn ile Supervised Learning

Denetimli öğrenme türleri

  • Sınıflandırma: Hedef değişken kategoriktir

atm

  • Regresyon: Hedef değişken süreklidir

 

properties

scikit-learn ile Supervised Learning

Adlandırma kuralları

  • Özellik = yordayıcı değişken = bağımsız değişken

  • Hedef değişken = bağımlı değişken = yanıt değişkeni

 

özellikler ve hedef değişkenler

scikit-learn ile Supervised Learning

Denetimli öğrenmeyi kullanmadan önce

  • Gereklilikler:
    • Eksik değer yok
    • Veriler sayısal formatta
    • Veriler pandas DataFrame veya NumPy dizisinde

 

  • Önce Keşifsel Veri Analizi (EDA) yapınız
scikit-learn ile Supervised Learning

scikit-learn söz dizimi

from sklearn.module import Model

model = Model()

model.fit(X, y)

predictions = model.predict(X_new)

print(predictions)

array([0, 0, 0, 0, 1, 0])
scikit-learn ile Supervised Learning

Hadi pratik yapalım!

scikit-learn ile Supervised Learning

Preparing Video For Download...