ML modelleme adımları
Python ile Pazarlama için Machine Learning
Karolis Urbonas
Head of Analytics & Science, Amazon
Gözetimli öğrenme adımları
- Veriyi eğitim ve test olarak bölün
- Modeli başlatın
- Modeli eğitim verisiyle eğitin
- Test verisi üzerinde tahmin yapın
- Test verisiyle model performansını ölçün
Kod ile gözetimli öğrenme
Önce kütüphaneleri yükleyelim.
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
Kod ile gözetimli öğrenme adımları
# 1. Split data to training and testing train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(X, Y, test_size=0.25)# 2. Initialize the model mytree = tree.DecisionTreeClassifier()# 3. Fit the model on the training data treemodel = mytree.fit(train_X, train_Y)# 4. Predict values on the testing data pred_Y = treemodel.predict(test_X)# 5. Measure model performance on testing data accuracy_score(test_Y, pred_Y)
Gözetimsiz öğrenme adımları
- Modeli başlatın
- Modeli eğitin
- Küme değerleri atayın
- Sonuçları inceleyin
Kod ile gözetimsiz öğrenme
Önce kütüphaneleri yükleyelim.
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
Kod ile gözetimsiz öğrenme
1. Initialize the model kmeans = KMeans(n_clusters=3)# Fit the model kmeans.fit(data)# 3. Asign cluster values data.assign(Cluster=kmeans.labels_)# 4. Explore results data.groupby('Cluster').mean()
Hadi bazı modeller oluşturalım!
Python ile Pazarlama için Machine Learning
