‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda, uçtan uca bir psişik kredi iş akışı gördük.
‫Şimdi bunu parçalara ayıracağız ve bu adımların her birine ayrı ayrı atlayacağız.
‫Bunlardan ilki verileri hazır hale getirmektir.
‫Muhtemelen biraz inek olduğum için bunu biraz gizemli hale getirdiğimi fark etmişsinizdir.
‫Böylece neyi ele aldığımızı görmek için tekrar yukarı kaydırmak zorunda kalmayız.
‫Bunu buraya koyabiliriz, bu küçük havalı numarayı Jupyter Notebook'ta istediğimiz yere koyabiliriz, çünkü bu
‫hücreyi çalıştırdık ve bunu bir liste değişkeni olarak örneklendirdik.
‫Bu yüzden bu bölümde verileri hazır hale getirmeyi işaretleyeceğiz.
‫Ve muhtemelen en başta yapmamız gereken bir başka şey de, bunu genellikle üzerinde çalıştığımız herhangi bir makine
‫öğrenimi not defterinde yapabiliriz.
‫Bu yüzden buraya sadece standart ithalatları yazacağız, böylece onları cephaneliğimizde hazır bulunduracağız.
‫PD import map plot lib olarak numpy pandas'ı zaten yaptık.
‫Çizim olarak noktalı pasta çizimi.
‫Ve sonra biraz da Lib'i sıraya koyacağız.
‫Böylece çizimlerimiz not defterinde görünür.
‫Yani bu, çoğu not defterinin en üstünde çalıştırabileceğiniz üç veya dört satırlık koddur ve daha sonra
‫farklı psişik kredi işlevlerini kullanmaya başladığımızda, bunları da en üste koymaya başlayabileceğimizi
‫göreceksiniz, ancak şimdilik bunlarda bırakacağız.
‫O zaman kaldığımız yerden devam edelim.
‫Bu bölümde, şimdi verilerimizi hazırlıyoruz.
‫Bunu yapmak zorunda olmamızın nedeni, çoğu zaman verilerin psişik kredi makine öğrenimi modeliyle kullanılmaya
‫hazır olmamasıdır.
‫Şimdi küçük bir başlık oluşturun, bu yüzden onu hazırlamamız gerekiyor.
‫Böylece verilerimizi makine öğrenimi ile kullanılmaya hazır hale getiriyoruz.
‫Ve sonra yapmamız gereken üç ana şey.
‫Birincisi, biraz daha iyi iletişim kuralım.
‫Daniel Yapmamız gereken üç ana şey var: Birincisi, verileri genellikle X ve Y olmak üzere özelliklere
‫ve etiketlere ayırmak.
‫Bunlara bu adı veriyorlar.
‫Genellikle, internette bir yerdeyseniz veya psişik kredi kütüphanesi
‫genellikle arar, X özellikleri ve Y etiketleri ve ardından iki numara doldurma, aynı zamanda eksik değerleri yükleme veya göz ardı etme olarak da adlandırılır.
‫Dolayısıyla, veri setimizdeki satırlarımızdan herhangi birinde eksik değerler varsa, tamamlanmamış alanlar varsa,
‫bunları doldurmamız veya bunlardan tamamen kurtulmamız gerekebilir.
‫Bu örnekler, makine öğrenimi modeli ortada hiçbir şey yokken öğrenemediği için hata verdiğini
‫göreceksiniz.
‫Sonuncusu ise sayısal olmayan değerlerin sayısal değerlere dönüştürülmesidir, buna özellik kodlama a da denir.
‫k. a.
‫Diyelim ki araba satışlarımız var, bunu indirime dönüştürmemiz gerekiyor.
‫Çok güzel.
‫Yani elimizde araba satış verileri varsa ve Toyota'ya sahipsek, renk vs. vb. Bir makine öğrenimi modeli Toyota'yı
‫anlayamaz.
‫Orada ne yaptım ben?
‫Honda'yı anlayamıyorum, kırmızıyı anla.
‫Bunları rakamlara dönüştürmeliyiz.
‫Bu yüzden bu bölümde bunu nasıl yapacağımızı göreceğiz.
‫Tamam.
‫Öncelikle başlamak için bir veri setine ihtiyacımız var.
‫Ve sanırım kalp hastalığı veri setimiz hâlâ elimizde.
‫Şu kafayı bir kontrol edelim.
‫Harika.
‫O zaman 1/1 adımını uygulayacağız.
‫Bunu iş akışımızda daha önce görmüştük, ancak aslında nasıl yapılacağının kısa bir versiyonunu alacağız.
‫Bu durumda, Y'yi tahmin etmek için özellik sütunlarını kullanmak istiyoruz.
‫Peki burada ne yapıyoruz?
‫Güzel ve basit tutuyoruz.
‫Pandalar x eşittir kalp hastalığı nokta damlasını kullanırız.
‫Bu yüzden hedef sütunu eksen boyunca kaldırmak istiyoruz.
‫Bir.
‫Ve şimdi pandas veri çerçevesindeki eksen eşittir birin buradaki eksen veya sütun erişimi anlamına geldiğini ve sıfır erişiminin satır erişimi
‫olduğunu unutmayın.
‫Yani X artık hedef hariç her bir sütun olacak.
‫Harika.
‫Ve nedenimiz ne olacak biliyor musunuz?
‫Çünkü makine öğrenimi problemimizin etiketleri bunlar.
‫Hedef kolonumuz kalp hastalıkları olacak.
‫Ve bu şekilde seçeceğiz.
‫Neden olmadığına bakacağız.
‫Ve böylece ilk beş örneği göreceğiz.
‫Harika.
‫Buraya geri dönüyoruz.
‫Bir, bir, bir, bir, bir.
‫Görüyoruz.
‫Neden şimdi de aynı güzellikte?
‫Yapmamız gereken bir sonraki şey, verileri eğitim ve test kümelerine ayırmaktır.
‫Dolayısıyla, makine öğreniminde en temel ilkelerden biri, modellerinizi asla öğrendiği veriler üzerinde değerlendirmemek
‫veya test etmemektir; bu nedenle modelleri eğitim ve test kümelerine ayırırız.
‫Dolayısıyla ikinci satır, bunu yapmamıza izin vermek için uygun bir işleve sahiptir.
‫Bu yüzden verileri eğitim ve test kümelerine ayırın.
‫Kavramların üzerinden geçerken, test verilerine bakmanın, alıştırma sınavına bakmadan
‫önce final sınavına bakmak gibi bir şey olduğunu ve bunu yapmak istemediğinizi hatırlayın, değil
‫mi?
‫Eğer profesör final sınavını yanlışlıkla sızdırsaydı, herkes mükemmel notlar alırdı ve kimse
‫gerçekten bir şey öğrenemezdi.
‫Bu yüzden Learn Model Selection, Ask, Learn'ün birkaç farklı modülü var, ancak en kullanışlı olanlardan
‫bazılarını göreceğiz.
‫Tren test bölünmesini içe aktarın.
‫Çok güzel.
‫Şimdi test bölünmesini eğittiğimizde, dört farklı değer dönecektir.
‫Biri x eğitimi, biri x testi, biri y eğitimi ve biri de y testi.
‫Bakalım neler olacak.
‫Eğit, test et, böl.
‫Ve şimdi x verimizi ona iletiyoruz ve ne dediğine bakıyoruz.
‫Aslında dizileri veya matrisleri rastgele eğitim ve test alt kümelerine ayırın.
‫Çok güzel.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Eğitmek için bazı veriler istiyoruz ve makine öğrenimi modellerimizi değerlendirmek için bazı veriler istiyoruz.
‫Bu yüzden özellikleri ve etiketlerimizi ona aktaracağız ve test boyutunu 0 olarak tanımlayacağız. 2.
‫Bakalım neler olacak.
‫Harika.
‫Sorunsuz çalışıyor.
‫Ve yeni matrislerimizin şekillerini kontrol edelim.
‫Çünkü unutmayın, buradaki verilerimiz aslında sadece bir veri çerçevesi içindeki bir matris veya bir veri çerçevesi içindeki bir numpy
‫ve de dizisidir.
‫Yani x tren şeklini test edeceğiz, x test şekli, y tren, nokta şekli.
‫Ve son olarak, neden test şekli?
‫Şöyle diyelim.
‫Tamam, 13 sütunlu 242, yani 342 bölü 13, sonra 61 bölü 13.
‫Tamam, bu mantıklı.
‫Yani buraya bakarsak, bir, iki, üç, dört, beş, altı, yedi, sekiz, dokuz,
‫on, 11, 12, 13, 13 farklı özellik var.
‫Bu yüzden x tren değişkenimiz 242'ye 13'tür.
‫Ama bu 242 nereden çıktı?
‫Bunun nedeni, burada test veri setimizin toplam verinin %20'si olmasını istediğimize karar vermiş olmamızdır.
‫Şimdi şuna bir göz atalım.
‫X nokta şekline gidersek, çünkü X onu doğru bölmeden önce, burada X var, x nokta şekli.
‫303, yani toplam 303 örneğimiz var.
‫Şunu bir kontrol edelim.
‫Toplamda üç örnek ve bunların %80'i makine öğrenimi modeli için eğitim verisi olacak.
‫Yani tren şeklini alırsak, bunun iki katını 0 ile çarpmak isteriz. 8.
‫242. 4.
‫Bunları bir araya getiriyoruz.
‫Turner, 42 artı 61.
‫Yaptığı tek şey, onu aşağı doğru çalıştırmak ve diğer %20'yi otomatik olarak test setine oymaktır.
‫Aynı şey y treni ve y testi için de yapıldı.
‫Çok güzel.
‫Şimdi verilerimizi eğitim ve test olarak ayırdık.
‫Buraya geri döndüğümüz bir sonraki adım, tamamının sayısal olduğundan emin olarak doldurmak veya dönüştürmektir.
‫Yani bunu görebiliriz.
‫Belki bunu yaparız.
‫Önce biz doldururuz.
‫Evet, bu iyi bir fikir.
‫Geri döneceğiz ve bunu bir sonraki videoda yapacağız.
‫Bu nedenle, CSV dosyalarımızdan biriyle oynayıp eğitim ve test verilerine bölmeyi veya önce x ve Y'ye
‫bölmeyi deneyebilir ve ardından ne olduğunu görmek için buradaki parametreyi değiştirebilirsiniz.
‫Ve bunu 0 olarak değiştiriyoruz. 3.
‫Burada shift enter tuşuna basarsam ne olur sizce?
‫Rakamlar değişecek.
‫Ah, belki de farklı bir kesirle oynamak istersiniz.
‫Aksi takdirde, bir sonraki videoda görüşürüz ve bazı eksik verileri nasıl dolduracağımıza bakarız.