Scikit-Learn: K-Ortalama ve İris Veri Seti


İris – Süsen Çiçeği Örnek olarak kullanacagimiz veri seti yapay ögrenme alaninin en popüler veri setlerinden “Iris” veri seti. Iris veri seti 3 Iris bitki türüne (Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor) ait, her bir türden 50 örnek olmak üzere toplam 150 örnek sayisina sahip bir veri setidir. Her bir örnek için 4 özellik tanimlanmistir: taç yaprak uzunlugu, taç yaprak genisligi, çanak yaprak genisligi, çanak yaprak uzunluğu. … Okumaya devam et Scikit-Learn: K-Ortalama ve İris Veri Seti

Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı


Makine öğrenmesi: Sorun Belirleme Genel olarak, bir öğrenme problemi n veri örneği setini inceler ve daha sonra bilinmeyen verilerin özelliklerini tahmin etmeye, öngörmeye çalışır. Eğitim Seti ve Test Seti Makine öğrenmesi, bir veri kümesinin bazı özelliklerini öğrenmek ve bunları yeni verilere uygulamakla ilgilidir. Bu yüzden bir algoritmayı değerlendirmek için makine öğrenmesindeki ortak uygulama, eldeki veriyi iki gruba ayırmaktır; Veri özelliklerini öğrendiğimiz eğitim setini ve bunları … Okumaya devam et Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı

Scikit-Learn: Lojistik Regresyon ve Iris Veri Seti


İris – Süsen Çiçeği Örnek olarak kullanacagimiz veri seti yapay ögrenme alaninin en popüler veri setlerinden “Iris” veri seti. Iris veri seti 3 Iris bitki türüne (Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor) ait, her bir türden 50 örnek olmak üzere toplam 150 örnek sayisina sahip bir veri setidir. Her bir örnek için 4 özellik tanimlanmistir: taç yaprak uzunlugu, taç yaprak genisligi, çanak yaprak genisligi, çanak yaprak uzunluğu. … Okumaya devam et Scikit-Learn: Lojistik Regresyon ve Iris Veri Seti

Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması


Theil-SenRegressor Tahmincisi ile Sıradan En Küçük Kareler Tahmincisini zaman ve uçdeğerlerin(aykırı verilerin) varlığında numunelere (örneklerimize) nasıl uyduğunu (fit ettiğini) karşılaştıracağız. Önce gerekli paketleri import edelim. Tahmincilerimizi ve plot da yer alacak bilgileri ayarlıyoruz. Aykırı Verileri, kullanacagımız rastgele veri setimizi ayarlıyoruz. Sonrasında örneklerimizi plot’a yerleştiriyoruz. Her iki tahminciyi gerçekleştirip, plot’a ekliyoruz. Aynı işlemi aynı veri seti üzerine, x yönü üzerine aykırı veriler ekleyerek tekrar tahmincilerin en … Okumaya devam et Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması

Pandas’a Hızlı Başlangıç


İÇERİK Pandas Nedir?√ Pandas Hangi Problemleri Çözüyor?√ Kütüphanenin Özeti√ Hızlı Başlangıç√ Nesne Oluşturma√ Verileri Görüntüleme√ Seçmek√ Alma√ Etiket Seçimi√ Pozisyona Göre Seçme√ Boolean Dizi Oluşturma√ Ayarlar√ Kayıp Veri√  Operasyonlar√  İstatistikler√ Uygulama√ Histogram Çıkarma√ Dizi Metodları√ Birleştirmek√ Concat√ Join√ Append√ Gruplama√ Yeniden Şekillendirme√ Stack√ Pivot Tabloları√ Zaman serisi√ Kategoriler√ Plotting√ Veri Alma / Çıkarma√ CSV√ HDF5√ Excel√ Sorunlar√ Pandas Nedir? Python Veri Analizi Kütüphanesinidir. Pandas, açık … Okumaya devam et Pandas’a Hızlı Başlangıç

Scikit-Learn: Boston Ev Fiyatları Tahmini


  İlk Minik Makine Öğrenmesi Uygulamasında  lineer regresyon implement ederek istediğimiz evin fiyatının ne olabileceğini tahmin ettik. Bu sefer, Scikit-Learn içerisinde implement edilmiş lineer regresyon modelini hazır alıp kullanacağız. Sklearn-Learn içerisinde olan Veri Setimizi yüklüyoruz. Hedef Değişkenimizi Belirliyoruz.   Sıra tahminlerimizi gercekleştirmeye geldi. Burada Çapraz Doğrulama kullanacağız.   Ve son olarak, görselleştirelim.   SONUÇ:     Referans: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_cv_predict.html#sphx-glr-auto-examples-plot-cv-predict-py Okumaya devam et Scikit-Learn: Boston Ev Fiyatları Tahmini

Scikit-Learn’e Hızlı Başlangıç


İÇERİK Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesine Giriş√ Makine Öğrenmesi: Sorun Belirleme√ Eğitim Seti ve Test Seti√ Örnek Veri Kümesinin Yüklenmesi√ Veri Dizilerinin Şekli√ Harici Veri Kümelerinin Yüklenmesi√ Öğrenme ve Tahmin Etme√ Modelin Parametrelerini Seçme√ Model Tutarlılığı√ Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesine Giriş Makine Öğrenmesi: Sorun Belirleme Genel olarak, bir öğrenme problemi n tane veri örneği setini inceler ve daha sonra bilinmeyen verilerin özelliklerini öngörmeye çalışır. Her örneğin … Okumaya devam et Scikit-Learn’e Hızlı Başlangıç