Özet İstatistikler: Scikit-learn İle Nasıl Yapılır?

Adı : Özet İstatistikler: Scikit-learn İle Nasıl Yapılır?

Scikit-learn (sklearn) Python'da en popüler makine öğrenimi kütüphanesidir. Sklearn, verilerinizi hazırlamanıza, özellik seçimine, model seçimine, model eğitimine ve tahminler yapmanıza olanak tanır. Bu makalede, sklearn ile makine öğrenimi yapmanın birçok yönünü keşfedeceğiz!
Verilerinizi Hazırlama
Makine öğrenimi modelleri, sıklıkla farklı niteliklere sahip verilerle çalışır. Bu verileri işlemek ve analiz etmek için, sklearn'daki ön işleme araçlarından bazılarını kullanabilirsiniz.
Örnek olarak, sklearn.preprocessing modülü, verilerinizi ölçeklendirmenize, normalleştirmenize ve dönüştürmenize olanak tanır. Ölçekleme, verilerinizi aynı aralıkta sabitleyen bir dönüştürme işlemidir. Örneğin, birçok makine öğrenimi algoritması, verilerinizi aynı ölçekte [-1,1] veya [0,1] aralığında olması gerektiğini varsayar.
Bu işlem için, sklearn'daki StandardScaler'ı kullanabilirsiniz:
```
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
```
Özellik Seçimi
Çoğu veri seti, kullanılabilecek birçok özellikle birlikte gelir. Ancak bazı özellikler, modelinizin performansını yükseltmek yerine onu azaltabilir. Bu nedenle, doğru özellikleri seçmek önemlidir.
Sklearn'daki özellik seçimi araçları, çok sayıda özellik içeren bir veri kümesinde, önemli olan özellikleri ayırmaya yardımcı olur. Özellik seçimine örnek olarak, verilerin değişkenliklerini ölçen ve birden çok özellik arasında ilişkileri belirleyen varianceThreshold'u kullanabilirsiniz.
Model Seçimi
Model seçimi, doğru modeli veya algoritmayı seçmeniz gerektiğinde önemlidir. Sklearn'daki model seçimi araçları, veri setinize uygun algoritmanın seçimi ve modelinizi eğitmeniz konusunda yardımcı olur.
Örnek olarak, sklearn'daki kovaryans tabanlı tümleşik diskriminant analizi (LDA) modelini kullanabilirsiniz:
```
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X, y)
```
Tahminler Yapma
Tahminler yapmak, makine öğrenimi modellerinin asıl amacıdır. Sklearn'daki tahmin araçları, verilerinizin yeni girdilerine dayanarak tahmin yapmanıza olanak tanır.
Örnek olarak, sklearn'daki K-En Yakın Komşuluk (K-NN) modelini kullanabilirsiniz:
```
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
```
Sıkça Sorulan Sorular
1. Sklearn'da hangi ön işleme araçları bulunur?
Sklearn, verilerinizi ölçeklendirmenize, normalleştirmenize ve dönüştürmenize olanak tanıyan bir dizi ön işleme aracına sahiptir.
2. Sklearn'da hangi özellik seçimi araçları bulunur?
Sklearn'da birçok özellik seçimi aracı bulunur, ancak varianceThreshold özelliklerin önemini ayırmak için en yaygın kullanılan araçtır.
3. Sklearn'da hangi model seçimi araçları bulunur?
Sklearn'da birçok model seçimi aracı bulunur, örneğin kovaryans tabanlı LDA.
4. Hangi model tahmin araçlarına sahipsiniz?
Sklearn, birçok tahmin aracına sahiptir. Örneğin, K-En Yakın Komşuluk (K-NN), Karar Ağaçları, Hiyerarşik Kümeleme vb. Araçlar mevcuttur.