Sınıflandırma: öznitelik mühendisliği

Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Lisa Stuart

Data Scientist

Öznitelik mühendisliği... neden?

  • Veriden ek bilgi çıkarır
  • İlgili ek öznitelikler üretir
  • Öngörücü modelleri iyileştirmenin en etkili yollarından biri
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Öznitelik mühendisliğinin faydaları

  • Öğrenme algoritmasının öngörü gücünü artırır
  • Machine learning modellerin daha da iyi performans gösterir!
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Öznitelik mühendisliği türleri

  • Gösterge değişkenler
  • Etkileşim öznitelikleri
  • Öznitelik gösterimi
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Gösterge değişkenler

  • Eşik göstergesi
    • age: lise vs üniversite
  • Birden çok öznitelik
    • bayrak olarak kullanılır
  • Özel günler
    • black Friday
    • Christmas
  • Sınıf grupları
    • website traffic paid bayrağı
      • Google adwords{4}}
      • Facebook ads
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Etkileşim öznitelikleri

  • Toplam
  • Fark
  • Çarpım
  • Bölüm
  • Diğer matematiksel birleşimler
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Öznitelik gösterimi

  • Tarih-saat damgaları
    • Haftanın günü
    • Günün saati
  • Kategorik düzeyleri "Diğer"e grupla
  • Kategorikleri kukla değişkene dönüştür
    • (k - 1) ikili sütun
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Farklı kategorik düzeyler

  • Eğitim verisi:
    • model [red, blue, green] ile eğitildi
  • Test verisi:

    • model [red, green, yellow] ile test edildi
    • eğitimde görülmeyen ek bir renk
    • bir renk eksik
  • Sağlam one-hot encoding

1 https://blog.cambridgespark.com/robust-one-hot-encoding-in-python-3e29bfcec77e
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Borç/gelir oranı

  • Monthly Debt
  • Annual Income/12
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Öznitelik mühendisliği işlevleri

Function returns
sklearn.linear_model.LogisticRegression lojistik regresyon
sklearn.model_selection.train_test_split train/test ayırma işlevi
sns.countplot(x='Loan Status', data=data) çubuk grafik
df.drop(['Feature 1', 'Feature 2'], axis=1) öznitelik listesini düşürür
df["Loan Status"].replace({'Paid': 0, 'Not Paid': 1}) Loan Status tamsayı olarak
pd.get_dummies() k - 1 ikili öznitelik
sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, predict(X_test)) model doğruluğu
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Harika bir eğitim:

Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Hadi pratik yapalım!

Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme

Preparing Video For Download...