Tekrar hoş geldiniz.
Bu son proje biraz zorlayıcıydı çünkü bir sürü kütüphane ve bir kütüphaneye özgü çok sayıda
veri görselleştirmesi kullandık.
Ancak verileri eğitme ve model oluşturma konusuna henüz değinmedik.
Bu projede aslında biraz makine öğrenimi yapacağız.
Çok eğlenceli olacak.
Ama sizi uyarmak istiyorum.
Bu, makine öğreniminin nasıl bir şey olduğuna dair sadece bir tat.
Eğer bu ilk seferinizse, biraz bunaltıcı görünebilir, ancak her şeyde olduğu gibi,
her şey pratik ve tekrarla ilgilidir.
Ama umarım sonunda bu altı adımlık süreci ve aslında nasıl işlediğini göreceksiniz.
Ve günün sonunda, bunun başlangıçta düşündüğünüz kadar karmaşık olmadığını da fark
edeceksiniz.
Öyleyse başlayalım.
Yapacağımız ilk şey Python üç ile yeni bir not defteri oluşturmak.
Şimdi, bu sefer farklı bir veri seti ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda ünlü bir veri seti kullanacağız.
Buna iris çiçeği için iris veri seti deniyor.
Yani eğer iris çiçeği yazarsam.
Bu, aslında farklı türleri olan iris çiçeği hakkında tüm bu bilgileri içeren bir veri setidir.
Bu yüzden iris bitkisinin türlerini tespit edebilecek bir makine öğrenimi modeli oluşturacağız.
Şimdi, şansımıza.
Psişik bir öğrenme kullanarak bu verilere çok ama çok kolay bir şekilde erişebiliriz.
Hatırlarsanız, makine öğrenimi konusunda bize yardımcı olmak için gerçekten çok güçlü olan başka bir
kütüphaneydi.
Yani tek yapmamız gereken medyumdan nokta öğren demek.
Veri setleri ve psişik öğrenme, kendi başınıza keşfedebileceğiniz bazı iyi veri setleriyle önceden oluşturulmuş olarak
gelir.
Ve sadece iris veri setini veya küçük i harfini içe aktaracağız.
Aynen böyle.
Böylece eğer yaparsam, iris eşittir yük.
Nokta.
Iris.
Aynen böyle.
Ve koş'a tıklıyorum.
Oh, ve bu bir alt çizgi olmalı.
Şimdi verileri yükledik.
Ve raporumuza geri dönersek, verileri içe aktarmış oluruz.
Verileri temizlememize gerek yok.
Bunu bir önceki projede öğrenmiştik.
Ancak CI öğrenebildiği için bu veriler önceden oluşturulmuştur ve modellerimizde kullanabileceğimiz temiz veriler olduğunu
varsayabiliriz.
Bir sonraki adım, verileri eğitim, set ve test setine bölmektir.
Ancak bunu yapabilmemiz için makine öğreniminde bu X ve Y kavramını kullanabiliriz.
Yani X, bu büyük x genellikle makine öğrenimi modelimize vermek istediğimiz girdiler anlamına gelir.
Yani bizim durumumuzda, iris noktası verilerinin girdilerimiz olacağını söyleyeceğiz.
Elde ettiğimiz veriler bunlar.
Şimdi bunun ne olduğunu görelim.
Hadi koşalım.
Veriler bunlar.
Şunu görüyor musun?
Sadece bazı büyük diziler.
Ve neden hedef olacak.
Yani nokta hedefi yaparsam ve çalıştır'a tıklarsam.
Hedefin bu olduğunu göreceksiniz.
Şimdi, bunun anlamı, verimiz olacak bir X alan bir fonksiyon bulmak veya oluşturmak istediğimizdir.
Ve Y'den çıktılar.
Hedef de bu.
Cevap bu.
Şimdi, bizim durumumuzda, cevaplar bunlar, sıfır bir ve iki.
Ama Google'da iris veri setini aratırsam.
Ve buradaki Wikipedia sayfasına gidiyorum.
Üç tip iris olduğunu göreceksiniz; sitozol, renk ve Virginia.
Ve bunların her biri ya sıfır bir ya da iki ile temsil edilir.
Yani veri setimize bakarsak.
Bu hedef, bu üç iris çiçeği türünün türleridir.
Bu durumda siklon kütüphanesi ile önceden ayarlanmış olarak gelen hedef, görüntülerin verileridir.
Tekrar ediyorum, bunu kaldırır ve çalıştır tuşuna basarsam, görüntü bu olur.
Yani her liste.
Bazı parametrelere göre iris çiçeğini temsil eden bir veri parçası.
Ve sonra hedefimiz var, yani bu verileri girdiğimizde çıktı nedir?
Bu üç çiçekten hangisi?
Şimdi Kaggle'a gidersem.
Ve aslında iris yazıyorum.
Veri seti.
Sütunların pedalın uzunluğu, uzunluğu ve ardından tür adı olduğunu görebilirsiniz.
Burada, test ettiği sütunların bunlar olduğunu görebilirsiniz.
Ve bu dizide elde ettiğimiz sayıları görebilirsiniz ve her biri iris çiçeğinin
farklı türüne karşılık gelir.
O zaman buna geri dönelim.
Capital X'in bizim verimiz, girdimiz olacağını söyleyeceğim.
Ve sonra y, küçük harf y.
Ve bu sadece bir standart.
Hedefimiz biz olacağız.
Son olarak, aslında özellik adını almak istiyoruz.
Yani buradaki listede yer alan her bir öğe bir özelliktir.
Unutma, işte bu.
Bu sütunlar şunlardır.
Bu sütunlar genişlik, taç yaprağının uzunluğu ve çifttir.
Yani bunu sadece özellik diyerek saklayabiliriz.
İsimler.
İris gibi.
Nokta.
Özellik isimleri.
Yine, iris veri seti ile önceden oluşturulmuş olarak gelir ve ardından hedef adları iris nokta hedef adları olacaktır.
Bunu tekrar çalıştırırsam.
Önce özellik isimlerini ele alalım.
Sütunlar var.
Ve eğer isimleri hedef alırsam.
Bunların üç seçenek olduğunu görüyorsunuz.
Şimdiye kadar verileri içe aktardık.
Verileri temizlememiz gerekmedi.
Henüz verileri tam olarak ayırmadık, ancak en azından verilerimizi ve belki de içerdiklerini anlamaya
başlıyoruz.
Dolayısıyla, verileri anladıktan ve bu bilgilere sahip olduğumuzu bildikten sonra, artık verileri bir eğitim ve veri setine
ayırmaya başlayabiliriz, çünkü şu anda denetimli öğrenme yapıyoruz çünkü bunlar etiketlenmiş,
değil mi?
İhtiyacımız olan tüm verilere sahibiz ve modelimizi test edebilmemiz için gereken cevaplara da sahibiz.
Bu arada, size verileri nasıl böleceğinizi göstermeden önce, ne düşünüyorsunuz?
Türü?
X'in.
Tahmin edebilir misin?
Bu bir numpy dizisi.
Size çok boyutlu dizileri kullanmamıza izin verdiğini söylediğim numpy kütüphanesini hatırlıyor musunuz?
Kaputun altında, bu veri kümesi bir numpy dizisidir.
Sadece bir python listesinden biraz daha zengin özelliklere sahip.
Her neyse, verilerimizi bölmeye başlayalım.
Burada Psych Learn kütüphanesinden yapmak istediğimiz şey.
Model seçimini almak istiyorum.
Ve burada da ithalat yapacağız.
Tren testi bölündü.
Şimdi.
O da ne?
Google'da aratıp öğrenelim.
Yine kütüphane belgelerine bakacak olursam, train test split'in dizi veya matrisleri rastgele
train ve test alt kümelerine böldüğünü görebilirsiniz.
Böylece verileri eğitim verileri ve test verileri olarak nasıl böleceğine bizim için rastgele karar
verir.
Şimdi bunu ilginç bir şekilde kullanabiliriz.
Basitçe X'in x'in eğitim veri seti olduğunu söyleyebiliriz.
Test verileri, neden eğitme veri setini ve ardından Y test veri setini ayarlayın.
Ve yine, treni kullanarak bunu değişkenlere atayabiliriz.
Test bölünmesi.
İçe aktardığımız fonksiyon.
Ve ona X, Y ve bazı farklı değişkenler verin.
Örneğin, şurada, görebiliyorsanız.
Test boyutu veya rastgele durum veya istediğimiz farklı değişkenleri karıştırmak gibi şeylerimiz var.
Yine, bunu kendi başınıza okuyabilirsiniz.
Bizim durumumuzda, test boyutunun 0 olacağını söyleyelim. 4.
Şimdi elimizde ne tür veriler olduğuna bir göz atalım.
Eğer X tren verisini yazdırırsam, burada bir nokta şekli oluşturabiliriz.
Ve biz de basacağız.
Test şekli.
Eğer bunu çalıştırırsam.
Dizinin boyutluluğu dediğimiz şeyi döndürür.
Yani kaç satır ve sütun var.
Yani dört sütun ve 90 satır var.
Dolayısıyla, eğitim verilerimizde 90 satır ve görev test verilerimizde 60 satır vardır.
Buradaki test boyutunu nokta beş olarak değiştirirsem ve çalıştır'a tıklarsam, bunu görüyor musunuz?
Şimdi test boyutunu %50'si eğitim, %50'si test olmak üzere ikiye ayırıyorum, böylece gerçekten bir şeyleri değiştirebilir ve farklı
şeyler deneyebiliriz.
Ve eğitme ve test veri boyutunu değiştirin.
İdeal olarak, testlerden daha fazla eğitim verisine sahip olmak isteriz çünkü unutmayın, ne kadar
çok veriye sahip olursak modelimiz o kadar iyi olacaktır.
Ve bu, Y eğitim ve Y test değişkenleri için de aynı olacaktır.
Tebrik ederim.
Verileri eğitim seti ve test seti olarak ikiye ayırdık.
Şimdi önümüzde modeli oluşturmak gibi bazı heyecan verici adımlar var.
Bir ara verelim ve bir sonraki videoda bunu nasıl yapacağımızı öğrenelim.