Scikit-learn ile Makine Öğrenmesi

Adı : Scikit-learn ile Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, bilgisayar programlarının bir veri kümesinde belirli bir model elde etmek için kullanılmasını ifade eder. Bu model, verilerdeki desenleri ve ilişkileri anlamak için kullanılır ve genellikle tahmin yapmak veya belirli bir sorunu çözmek için kullanılır. Scikit-learn, Python dilinde makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamanıza olanak tanıyan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Bu yazıda Scikit-learn kullanarak makine öğrenmesi ile ilgili farklı teknikleri inceleyeceğiz.
Verilerin Hazırlanması
Bir makine öğrenmesi projesi başlattığınızda, ilk adım genellikle verilerinizi hazırlamaktır. Verilerinizi yüklemek, temizlemek ve işlemek için birkaç farklı kütüphane kullanabilirsiniz. Scikit-learn, verilerinizi işleyebileceğiniz ve analiz edebileceğiniz birçok araç sunar. Genellikle makine öğrenmesi projelerinde, verilerin % 80'i eğitim seti olarak kullanılırken, geri kalan % 20'si test seti olarak kullanılır. Böylece, modelinizin eğitim verileri üzerinde iyi performans göstermesi beklenirken, daha önce görmediği test verileri üzerinde de iyi performans göstermesi beklenir.
Doğrusal Regresyon
Doğrusal regresyon, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle doğrusal bir ilişkisi olduğunda kullanılır. Bağımlı değişkenin tahmini için en iyi doğruyu çizmeye çalışan bir metodolojidir. Örneğin, ev fiyatları için bir doğrusal regresyon modeli oluşturmak isteyebilirsiniz. Burada bağımsız değişkenler evin büyüklüğü, konumu, yılın zamanı, vb. olabilir ve bağımlı değişken ise tahmin edilen fiyatlar olabilir.
Çoklu Sınıf Sınıflandırma
Çoklu sınıf sınıflandırma, birden çok sınıfın olduğu bir veri kümesinde, her veri örneğinin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, bir el yazısı tanıma projesinde, her harf farklı bir sınıfa ait olabilir ve modelimiz, her el yazısı örneği için doğru harfi tahmin etmeye çalışır.
Karar Ağaçları
Karar ağaçları, bir problema ait karar ağacını oluşturduktan sonra, oluşan karar ağacını kullanarak verilerin sınıflandırılması için kullanılır. Karar ağacı bir faktör, olası farklı yollar ve sonuçlarla karar noktalarını birleştirerek bir ağaç şeklinde temsil edilir. Bu yöntem genellikle karmaşık bir problemin basitleştirilmesi için kullanılır.
K-En Yakın Komşu
K-En Yakın Komşu (KNN), verilerin yakınlık ölçülerine göre birbirine en yakın örnekleri belirleyerek tahminler yapar. Bu yöntemde bir veri noktası diğer veri noktalarına göre benzerlik ölçüsüne göre etiketlenir. Örneğin, bir alışveriş sepeti projesinde KNN, müşterilere öneriler sunmak için kullanılabilir. Kullanıcının önceden satın aldığı ürünler aynı zamanda önceden satın alan diğer kullanıcıların da satın alabilecekleri ürünler için önerilerde bulunabilir.
Sonuç olarak Scikit-learn, Python programlama dilinde makine öğrenmesi projelerini hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirmeye olanak sağlayan önemli bir araçtır. Büyük veri setleriyle çalışırken, verilerinizi işlemek için kullanabileceğiniz çok sayıda yöntem sunar. Bu yazıda, doğrusal regresyon, çoklu sınıf sınıflandırma, karar ağaçları ve K-En Yakın Komşu yöntemlerinden bazılarını Scikit-learn kullanarak ele aldık.