‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Siz son video ile bu video arasında yokken ben de bu veri sözlüğünü biraz toparladım, şimdi biraz
‫daha iyi görünüyor.
‫Merak etmeyin, kaynaklar bölümünde bunun bir kopyasını bulacaksınız.
‫Yani hiçbir şeyi kaçırmayacaksınız.
‫Ancak tam da kaldığımız yerden, kullandığımız makine öğrenimi ardışık düzeninde veya kullandığımız makine öğrenimi modelleme ardışık
‫düzeninde dördüncü adım olan özellikler hakkında konuştuk.
‫Verilerinizdeki özelliklerin her biri hakkında farklı bilgiler edindiğiniz yer de burasıdır.
‫Bunu, yukarıdaki bağlantılara bakmak gibi kendi araştırmalarınızı yaparak, araştırmacılar yapabilirsiniz.
‫Ben de burada bu bilgiler arasındaki okumaları toparlamak için bunu yaptım.
‫Dolayısıyla, UCI veri seti web sayfasının yanı sıra öznitelik bilgileri.
‫Buradan geçerseniz, burada 76 özelliğin tümü var, ancak gerçekçi olarak yalnızca 14'ünü kullandık, bu nedenle yalnızca 14 özellik
‫kullanıldı.
‫İşte bu veri sözlüğü de böyle bir şey.
‫Yani temel olarak bir veri sözlüğü size üzerinde çalıştığınız veriler hakkında bilgi verir.
‫Harika.
‫Şimdi geriye dönüp baktığımızda ne durumdayız?
‫Bir, iki, üç, dört üzerinde çalıştık.
‫Ama gerçekten öyle mi?
‫Biz de bunu düşünerek yaptık.
‫Şimdi bu bölümde incelediğimiz araçları uygulama zamanı, değil mi?
‫Yani bu veri analizi bölümü.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Aletlerimizi hazırlayalım.
‫Bu yüzden burada bir başlık oluşturun.
‫Aletlerin hazırlanması.
‫Veri analizi ve manipülasyonu için pandas, map, plot lib ve numpy kullanacağız.
‫Harika.
‫Bu yüzden her defterin başında yapabileceğiniz şey içe aktarmaktır.
‫Bu, muhtemelen vahşi doğada göreceğiniz şey büyük bir yığın veya büyük bir Jupyter hücresidir.
‫Tüm farklı araçları aynı anda içe aktarma.
‫Bu şekilde yapmak zorunda değilsiniz, ancak bu şekilde yapmak bir tür endüstri standardıdır.
‫Bakalım bu neye benzeyecek.
‫İhtiyacımız olan tüm araçları alın.
‫Bu yüzden burada küçük alt başlıklar oluşturabiliriz.
‫Böylece, bu adım adım süreç boyunca çalışırken, ihtiyacımız olan tüm araçlara sahip oluruz.
‫Ve şimdi, yine, bir proje bu şekilde başlamayabilir.
‫Bu şekilde yapıyorum çünkü bu tür bitmiş projelerin tamamını bu şekilde göreceksiniz.
‫Daha düzenli olarak yaptığınız şey, geçmişte onunla nasıl çalıştığımıza benzer şekilde, ihtiyacınız olduğunda
‫bir aracı içe aktarmaktır.
‫Yani bu büyük kod bloğunu gördüğünüzde, tüm içe aktarmaları ve tüm farklı araçları ve diğer şeyleri
‫yazmanızı istiyorum.
‫Şöyle bir bakıp "Aman Tanrım, burada ne olup bittiğinden emin değilim" diyebilirsiniz ama
‫sorun değil.
‫Yapacağınız şey, çerçeveye sahip olduğunuz için artık buna sahipsiniz ve farklı araçları uygulayabileceğimiz
‫farklı yollar gördük.
‫Burada inceleyeceğimiz tüm işlevlere oldukça aşina olacaksınız, aşina değilseniz
‫de sorun değil.
‫Nereye bakacağınızı ve nereden yardım alacağınızı biliyorsunuz.
‫O zaman şöyle yapalım.
‫Düzenli EDA ve çizim kütüphanelerine gideceğiz.
‫NumPy'yi içe aktaracağımız yer burasıdır.
‫Bu arada EDA, keşifsel veri analizi anlamına geliyor.
‫Kısaltmalarla konuşmamayı öğrenmeliyim.
‫Biz kodcular her şeyi kısaltmayı severiz.
‫Yani import numpy as NP import pandas as PD import map plot lib dot py plot as plt at plt come on down import
‫seabourn as psns.
‫Seabourn remember sadece map plot lib üzerine inşa edilmiş bir çizim kütüphanesidir map plot lib kullanacağımız
‫temel çizim kütüphanesidir.
‫Bu yüzden harita çizimi lib'i sırayla yapacağım çünkü.
‫Çizimimizin not defterinin içinde görünmesini istiyoruz.
‫İşte bu küçük sihirli fonksiyonun oradaki yüzde işaretiyle yaptığı şey budur.
‫Ve sonra cyclone veya cyclone olarak da bilinen siklondan modelleri içe aktarmak istiyoruz.
‫Birazdan bunu göreceksiniz.
‫SRC'den doğrusal bir model ithal lojistik regresyon istediğimizi öğrenin.
‫Şimdi bu modellerin nereden geldiğini merak ediyorsanız, siklon model haritamız olduğunu unutmayın.
‫Doğru tahmini seçmek.
‫Harika.
‫Bu yüzden bunu bir önceki bölümde takip ettik.
‫Bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışıyoruz, bu nedenle yalnızca sınıflandırma modellerini içe aktaracağız.
‫ESC Learn DOT komşularından da buraya başka bir model aktaracağız.
‫Komşu sınıflandırıcı da öyle.
‫Ve bu topluluğu hatırlıyor musun?
‫İlk ikisini görmemiş olabilirsiniz, ama sorun değil.
‫Yeri geldiğinde onlar hakkında konuşacağız.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Bunu görmüştük.
‫Sonra da model değerlendirmelerine geçeceğiz.
‫Siklon nokta model seçiminden, içe aktarma eğitme test bölmesine geçeceğiz.
‫Bu, verilerimizi eğitim ve test kümelerine ayırmamıza yardımcı olacaktır.
‫Ayrıca buradan çapraz sesli harf skorunu da içe aktaracağız.
‫Şimdi, tüm bunları nasıl bildiğimi merak ediyorsanız, bunun nedeni biraz pratik yapmış olmamdır.
‫Ve eğer buna bakıp "Aman Tanrım, ithal etmeyi hatırlamamız gereken bir sürü şey var" diyorsanız ve "İşte
‫ben de bunu söylüyorum" diyorsanız.
‫Sana katılıyorum.
‫Ancak makine öğrenimi çok geniş bir alan ve benzer şeyleri yapmanın birçok farklı yolu var.
‫Ancak şu anda yaptığımız gibi biraz pratik yaptıktan sonra, biraz daha aşina olmaya başlayacaksınız.
‫Ve tekrar söylüyorum, acelemiz yok.
‫Hala bir şeylere bakmam gerekiyor.
‫Bu yüzden bunları ayrı hatlarda yaptım, bu ikisini.
‫Bunları aynı satırda yapabilirdim çünkü aynı modülden geliyorlar.
‫Ama sadece biraz düzenli tutmak için.
‫Biraz polifonik.
‫Scaloni'yi dinlemek istiyoruz.
‫Matris İthalat Karmaşası.
‫Matris Sınıflandırma Raporu.
‫Siklon bölümünün değerlendirme kısmından aşina olabilirler.
‫Buraya ithalata gidiyoruz.
‫Hassasiyet puanı almak istiyoruz çünkü kafamızda bunun bir sınıflandırma problemi olduğunu düşünüyoruz.
‫Sınıflandırma modellerini değerlendirmek için hangi ölçütleri kullanabiliriz?
‫F skaler ve matris import plot rc co'dan bir skor çünkü eğriyi sallamak istiyoruz.
‫Buna bakıp Daniel, bu çok fazla şey diyor olabilirsin ve gerçekten de öyle.
‫Bu, birkaç yorum hariç 21 satırlık bir ithalattır, ancak ihtiyacımız olacak araçlar bunlardır.
‫Yani buraya geri dönersek, daha fazlasına bile ihtiyacımız olabilir.
‫Bazılarını atlamış olabilirim, ancak bir not defterinin başlangıcında göreceğiniz şey budur, çünkü bir kez kurduktan
‫sonra, bunlara yaklaşmak ve deneyler arasındaki zamanımızı en aza indirmek istiyoruz.
‫İşte bu nedenle, mümkün olan en kısa sürede uygulamaya geçebilmek için tüm takımlarımızı en üstte hazır hale
‫getiriyoruz.
‫Pandalarımız var, haritamız var, laboratuvarımız var.
‫Jupyter not defterinde birlikte çalıştığımız bir hakemimiz var.
‫Condor ortamımızda siklonumuz var ve şimdi veri analizi bölümünde çalışacağız.
‫Bu da temelde verileri içe aktarmak, verilere bakmak ve kendimizi konu uzmanı haline getirmeye
‫çalışmak anlamına geliyor; bu da verileri bilen biri için kullanılan süslü bir kelime
‫gibi.
‫İşte bu üç adımda yapmaya çalıştığımız şey bu.
‫Daha fazla uzatmadan, araçlarımızı içe aktarmak için shift ve end tuşlarına basalım.
‫Parmaklar çapraz.
‫Ortamımızı çalışacak şekilde ayarladıysak, her şeyin doğru şekilde içe aktarıldığını gösterdiler.
‫Burada ne buluyoruz?
‫Bir sorun mu var?
‫Çalışma zamanı hatası MP Q Yazı tipi boyutu değişikliği, C'den 192 beklenen ikili uyumsuzluğu gösterebilir. A. PI Nesnesinden 16'ya
‫ulaştı.
‫Aslında bu hatayı daha önce hiç görmemiştim.
‫Yani karşılaştığınız şey bu, değil mi?
‫Bu tür şeyler.
‫Biraz deneyim kazandıktan sonra bile bu tür şeylerle, bu uyarılarla karşılaşacaksınız.
‫Bu yüzden bu hücrenin tam olarak çalıştığından emin olmak için bekliyoruz.
‫Bize zaten bir uyarı verdi.
‫Bir uyarı daha alıyoruz.
‫İşte başlıyoruz.
‫MP, şimdi bu hücrenin bitmesine izin verebiliriz, çünkü biraz zaman alacak.
‫Tanınmayan argümanlar.
‫Oh, belki bunu koyamam.
‫Bunun buradan yukarı çıkması gerekiyor.
‫İşte oldu.
‫Bu ithal edilecek mi?
‫Evet, öyle olmalı.
‫Ve şimdi hiç uyarı almıyoruz, ha?
‫Bu çok ilginç.
‫Bu, günden güne koşarken, farklı makine öğrenimi kodlarıyla ve genel olarak farklı kodlarla çalışırken
‫karşılaştığınız sürprizler.
‫Bazen gerçekten beklemediğiniz şeyler yapar.
‫Ve böylece bu uyarı ortadan kalktı.
‫İleride tekrar ortaya çıkarsa, muhtemelen o zaman ilgileniriz.
‫Ancak şimdilik, araçlarımızı hazırladığımızı varsayacağız.
‫Şimdi bunları uygulamaya başlayabiliriz.