Makine öğrenimi iş akışı

Machine Learning'i Anlamak

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Makine öğrenimi iş akışı

Senaryomuz

Veri kümemiz: 2015-2019 NYC emlak satışları

İçerir:

• Metrekare
• Semt
• Yapım yılı
• Satış fiyatı
• Ve daha fazlası!

Hedefimiz: Satış fiyatı

Adım 1: Özellik çıkarma

Adım 2: Veri kümesini böl

Adım 3: Modeli eğitme

Adım 3: Modeli eğitme

$$

Adım 4: Değerlendirme

Adım 4: Değerlendirme

• Test veri kümesi: "görülmemiş" veriler
• Değerlendirmenin birçok yolu:
  • Tahminlerin ortalama hatası nedir?
  • Model dairelerin yüzde kaçını %10 marj içinde doğru tahmin etti?

Adım 4: Değerlendirme

Adım 4: Değerlendirme

Adım 4: Değerlendirme

• Değilse, modeli ayarlayıp yeniden eğitin:
  • ör. model seçeneklerini değiştirin, özellik ekleyin/çıkarın

Makine öğrenimi iş akışı

Adımların özeti

1. Özellik çıkarma
   • Özellik seçimi ve veri kümesini dönüştürme
2. Veri kümesini böl
   • Eğitim ve test kümeleri
3. Modeli eğit
   • Eğitim kümesini bir makine öğrenimi modeline verin
4. Değerlendir
   • İstenen performans sağlanmazsa: modeli ayarlayın ve Adım 3’ü tekrarlayın

Haydi pratik yapalım!

Machine Learning'i Anlamak