‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda, korelasyon matrisimizi kontrol etmeyi bitirdik ve iş akışımıza baktık ve şu anda beşinci
‫adıma kadar geldiğimizi gördük.
‫Sorun tanımını, veri değerlendirmesini ele aldık, özelliklere baktık,
‫biraz veri analizi yaptık.
‫Şimdi makine öğrenimini devreye sokmanın zamanı geldi.
‫Bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Şuraya girelim.
‫Küçük bir başlık oluşturacağız.
‫Bu beş yapabilir. 0 modelleme.
‫Ve bunu markdown'a dönüştüreceğiz.
‫Peki bizim sorunumuz ne?
‫Şimdi yukarı çıkalım.
‫Burada tanımladık.
‫Başa dönelim.
‫Yani sorun tanımı birinci adımdır.
‫Yani bir ifadeyle, bir hasta hakkında klinik parametreler verildiğinde, kalp hastalığı olup olmadığını tahmin edebilir
‫miyiz?
‫Yani bir sınıflandırma problemiyle çalışıyoruz.
‫Tamam.
‫Makine öğrenimi ve değerlendirme ile yanıtlamaya çalıştığımız şey de bu.
‫Yani bu bizim değerlendirme ölçütümüz çünkü şu anda elimizde bir veri seti var ve biz bunu yeni keşfediyoruz.
‫Burada deney yapıyoruz.
‫Yani bunu üretime, gerçek hayattaki bir ortama sokmak isteseydik, muhtemelen oldukça iyi olmasını
‫isterdik, değil mi?
‫Çünkü bir kişinin kalp hastası olup olmadığı kadar önemli bir şeyi tahmin ediyor.
‫Dolayısıyla, kavram kanıtımız sırasında bir hastada kalp hastalığı olup olmadığını tahmin etmede en az %95 doğruluk oranı
‫istiyoruz, ki burada üzerinde çalıştığımız şey de bu ve eğer bunu başarabilirsek, bunu sürdürmeye
‫devam edeceğiz.
‫Devam edeceğiz, geliştirip geliştiremeyeceğimize, daha iyi hale getirip getiremeyeceğimize ya da neyi geliştirmemiz gerektiğine bakacağız.
‫İşte makine öğrenimi ile çözmeye çalışacağımız şey bu.
‫Bu sorun cümlesine cevap vermeye çalışıyoruz ve bu bizim değerleme ölçütümüz, üzerinde çalışacağımız
‫bir şey.
‫Ve elbette bunların her biri değişebilir, ancak bunlar bize sadece küçük bir yol haritası veya yönelebileceğimiz
‫bir şey veriyor.
‫O zaman aşağı inip ne yapacağımıza bakalım.
‫Yapabileceğimiz ilk şey, veri setimize yeniden bakmak ve ne yaptığımızı kendimize hatırlatmaktır.
‫Bu yüzden bu sütunları kullanacağız.
‫Hedef sütunu tahmin etmeye çalışmak için a. k. a burada bağımlı değişkeni tahmin etmek için bağımsız değişkenler.
‫Ve yapabileceğimiz ilk şey verilerimizi X ve Y olarak ayırmaktır, bu nedenle verilerimizi özelliklere ve etiketlere
‫ayıracağız.
‫Ve sonra yapabileceğimiz şey, siklon makine öğrenimi iş akışı üzerinden çalıştığımız psişik kredi
‫bölümünde yaptığımıza benzer bir eğitim ve test bölümü oluşturmaktır.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Şimdi verileri X ve Y olarak ayıralım.
‫X, hedef sütun dışındaki her sütuna eşit olacaktır.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Öyleyse bırak.
‫Hedefi bırakacağız.
‫Ekseni bire eşit olarak ayarlayacağız.
‫Çok güzel.
‫Ve sonra y, tüm etiketler bunlar olacak.
‫Bu yüzden def'e gideceğiz.
‫Hedefe gidebiliriz.
‫İşte oldu.
‫Şimdi X'i görselleştirelim.
‫Harika.
‫Hedef sütunu yok ve birisinin kalp hastası olup olmadığının sadece sıfır bir olduğunu kendimize hatırlatmak için nedenini görselleştireceğiz.
‫Yani bu ikili bir sınıflandırmadır çünkü sıfır veya bir anlamına gelen ikili sadece iki seçenek vardır.
‫Şimdi yapmamız gereken şey, verilerimizi eğitim ve test verileri olarak ikiye ayırmak.
‫Bunu daha önce de gördük ama tekrarlamakta fayda var.
‫Neden tüm verileri bir modeli eğitmek için kullanmıyorsunuz?
‫Tren ve test bölünmesi nedir?
‫Diyelim ki modelinizi hastaneye götürmek ve hastalar üzerinde kullanmaya başlamak istediniz.
‫Elimizdeki orijinal tam veri setine dahil olmayan yeni bir hasta üzerinde modelinizin ne kadar iyi gittiğini nasıl bilebilirsiniz?
‫Peki bu veri çerçevesindeki her bir örnek üzerinde bir model oluştursaydık, bunu nasıl bilebilirdik?
‫Modelimizin daha önce hiç görmediği birinin üzerinde nasıl duracağını nasıl anlayabiliriz?
‫Test seti burada devreye girer.
‫Modelimizi gerçek bir ortama götürmeyi mümkün olduğunca taklit etmek için kullanılır veya en azından mümkün olduğunca taklit
‫etmeye çalışır.
‫Modelimizin bir test setinden öğrenmesine asla izin vermemek önemlidir.
‫Yalnızca bir test seti üzerinde değerlendirilmelidir.
‫Bu yüzden bir eğitim setimiz olacak, tıpkı bir sınava çalışırken olduğu gibi, ders
‫materyali gibi.
‫Yani makine öğrenimi modeli kurs materyalindeki kalıpları öğrenecek, ardından
‫test seti olan final sınavında değerlendirilecek.
‫Şimdi yapacağımız şeyin verileri eğitim ve test kümelerine ayırmak olduğunu görelim.
‫Bunu yapmak için önce numpy rastgele tohum kullanabiliriz, böylece sonuçlarımızı yeniden üretebiliriz ve psişik öğrenmeleri kullanarak verilerimizi
‫eğitim ve test kümelerine ayırabiliriz.
‫Tren testi ayrımı.
‫Trenlere ayrılacağız.
‫Ve test seti.
‫X tapınağı, x testi.
‫Psişik kredi bölümünde bunu çok gördük, ancak şunu tekrarlamak çok önemlidir: modelinizi test etmeye veya değerlendirmeye
‫çalıştığınızda, modelin daha önce hiç görmediği veriler üzerinde olmalıdır.
‫Test boyutu.
‫Standart 0'ı yapacağız. 2.
‫Bu X, burada oluşturduğumuz bağımlı değişkenimiz ve bu da etiketimiz olan nedenimizdir.
‫Şimdi kaydırıp gireceğiz.
‫Harika.
‫Ve eğitim verilerine bir göz atacağız.
‫Yani X deniyor.
‫Karıştırdığını ve toplam 303 satırdan 242 satıra gittiğini görebiliriz.
‫Yani tüm sıraların yaklaşık %80'ine sahip.
‫Daha sonra aynı şeyi Y treni için de yapabiliriz ve y treninin LAN'ını da bulabiliriz.
‫Y treni x treni ile aynı uzunluktadır.
‫Ama sadece etiketleri var.
‫Buradaki indeksleri karşılaştırırsak, bu örneklerin her biri için etiketler var.
‫Bir, üç, iki, bir, üç, iki, bir, iki, dört.
‫Şimdi ne yapacağız?
‫Şimdi verilerimizi X ve Y olarak aldık, eğitim ve test de var.
‫Yani bir eğitim verimiz ve bir de test verimiz var.
‫Bir sonraki şey bir makine öğrenimi modeli oluşturmak ve hmm, sınıflandırma ile çalışmaktır.
‫Bu öyle bir noktaya geliyor ki, hangi modeli kullanmalıyız?
‫Şimdi verilerimizi eğitim ve test kümelerine ayırdık.
‫Bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın zamanı geldi.
‫Deneyeceğiz.
‫Bu yüzden eğitim setindeki kalıpları bulun ve test edelim.
‫Patentleri kullanın.
‫Yani patentlerini kullanarak, test setinde bulundu.
‫Peki hangi makine öğrenimi modelini kullanmalıyız?
‫Soket kredisi bölümüne üye iseniz, kontrol ettik.
‫Soket, makine öğrenimi haritasını öğrenir.
‫O yüzden buraya gireceğiz.
‫Harika.
‫Yani bu bizim başlangıcımız.
‫Yani bunu takip edersek, bunu daha önce de gördüğümüzü biliyoruz, bir sınıflandırma sorunumuz var.
‫Bir kişinin kalp hastası olup olmadığını sağlık parametrelerine, tıbbi parametrelerine göre sınıflandırmaya
‫çalışıyoruz.
‫Bu yüzden bunlardan sadece birkaçını deneyebiliriz.
‫Hepsini deneyebilirsiniz.
‫Ancak deneyeceğimiz ve yapacağımız şey K komşuluk sınıflandırıcısını kullanmak, bunu kullanacağız.
‫Bunu yeni bir sekmede açarsak ve sonra da güvenilir rastgele ormanımızı kullanacağız,
‫bu yüzden onu da açacağız.
‫Yani topluluk yöntemleri burada rastgele bir ormandır.
‫Rastgele orman.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Evet.
‫Çok güzel.
‫Ve buraya en yakın komşularımız geldi.
‫Harika.
‫Eğer buna bakarsak, nasıl kullanabileceğimizi görebiliriz.
‫Ama bunu pratikte göreceğiz.
‫Ama bir tane daha var.
‫Buraya geri dönersek, makine öğrenimi haritamıza geri döneriz ve burada listelenmez.
‫Hmm.
‫Bunun nedenini merak ediyorum.
‫Bunu bir sonraki videoda göreceğiz.
‫Ne olduğu konusunda size küçük bir ipucu vereyim.
‫Buna lojistik regresyon deniyor.
‫Ve bir sınıflandırma problemi üzerinde çalıştığımızı düşünüyor olabilirsiniz.
‫Lojistik regresyonun içinde regresyon kelimesi vardır.
‫Peki neden bu sınıflandırma bölümünde yok?
‫Bu harika bir soru çünkü ben de pek emin değilim.
‫Ancak bir sonraki videoda bu üç modele bir göz atacağız.
‫Bu yüzden onları yaratacağız ve her birinin nasıl gittiğini göreceğiz.
‫Çünkü unutmayın, şu anda modelleme aşamasında deneyler yapıyoruz.
‫Deney aşamasının bir parçası da farklı makine öğrenimi modellerini denemektir.
‫Yani yapacağımız şey bu.
‫Üç farklı makine öğrenimi modelini deneyeceğiz ve test setindeki sonuçlarıyla nasıl karşılaştırıldıklarını
‫göreceğiz.
‫Ve tabii ki en iyisini istiyoruz, o yüzden bunu yapalım.