‫Tamam.
‫Çok heyecanlıyım.
‫Modelliğe başlama zamanı.
‫Bir kişinin sağlık parametrelerine dayanarak kalp hastası olup olmadığını sınıflandırıp sınıflandıramayacağımızı
‫anlamak için makine öğrenimini kullanmaya başlamanın zamanı geldi.
‫Önceki videoda üç makine öğrenimi modelini deneyeceğimizi söylemiştik, bu yüzden onları buraya
‫koyacağız.
‫Üç farklı makine öğrenimi modeli deneyeceğiz.
‫Bir lojistik regresyon.
‫Kime?
‫En yakın K.
‫Komşu sınıflandırıcı ve üç rastgele orman.
‫Sınıflandırıcı ve bu üçünü nasıl bulduğumuzu merak ediyorsanız, çünkü bu diyagramdan geçtik, siklon makine
‫öğrenimi haritası, burada karşılaştığımız verilere dayanarak bunu takip edersek, aslında sorabileceğiniz
‫iyi bir soru, hey, lojistik regresyon görmüyorum.
‫Bunu daha önce lojistik regresyon dediğimiz yerde ele almıştık, bu gerçekten mantıklı değil.
‫Burada gerileme var.
‫Yani bir sayı tahmin etmeye çalışmıyoruz.
‫Bir kategori tahmin etmeye çalışıyoruz.
‫Neden sınıflandırma için kullanıyoruz?
‫Sınıflandırma için lojistik regresyon kullanabileceğimizi öğrendiğimde ben de oldukça şaşırmıştım.
‫Daha da gerisini düşünüyor olabilirsiniz.
‫Burada yoksa lojistik regresyonu nasıl buldun?
‫Bu konuda benim de kafam biraz karıştı.
‫Lojistik regresyonun neden burada listelenmediğini merak ediyordum.
‫Ama araştırdıktan sonra, eğer lojistik regresyonu öğrenirsek.
‫Merak ediyor olabilirsiniz, ya kendi lojistik regresyon ölçeğini aramayı bile bilmiyorsam?
‫Bunu bulmamın yolu, sınıflandırma problemleri için kullanılan makine öğrenimi modellerini incelemekti.
‫Buna benzer bir şey aradım ve sonra birisi lojistik regresyon önerdi.
‫Ben de lojistik regresyonu araştırmaya karar verdim ve burada buldum.
‫Bu yüzden bir uygulaması olduğunu öğrenmeye devam ettim.
‫Elbette sıfırdan inşa edebilirim.
‫Ama ben daha çok bir uygulayıcıyım, değil mi?
‫Geçmişte bir başkasının inşa ettiği modelleri uygulamak istiyorum.
‫Evet.
‫Ve sonra okudum.
‫Ve belki de bu lojistik regresyonda değildi.
‫Belki de kullanım kılavuzunda vardı.
‫Sanırım oradaydı.
‫Yani lojistik regresyon.
‫İşte başlıyoruz.
‫Adına rağmen regresyondan ziyade sınıflandırma için doğrusal bir modeldir.
‫Dolayısıyla buradaki satır, lojistik regresyon adındaki karışıklığı açıklığa kavuşturmaktadır.
‫Ve elbette, tüm bunları okuyabilirsiniz, burada gerçekte nasıl uygulandığına dair bazı matematikler var.
‫Ancak bunu denememizin nedeni, doğrusal SVC'yi denediğimizi varsaymamızdır.
‫Aslında önceki bir soket kredisi videomuz var.
‫İşe yaramadığını söyleyeceğim.
‫Şimdi deniyoruz.
‫Buradan geçtik, metin verileriyle çalışmıyoruz.
‫K en yakın komşu sınıflandırıcısını ve topluluk sınıflandırıcılarını deneyeceğiz.
‫İşte bu üç farklı modeli ve y lojistik regresyonunu bu şekilde çıkardık.
‫Bunu buraya koymaya karar verdim çünkü orada listelenmemiş ve bir şekilde kontrol etmek
‫istiyoruz çünkü denenecek standart algoritmalar listesinde yoksa, yine de deneyip çözebiliriz.
‫Ve yine, eğer bu süreç gerçekten yapılandırılmamış gibi görünüyorsa, Daniel'in bu makine öğrenimi modelini nereden
‫bulduğunu, hatta ne düşündüğünü merak ediyorsunuzdur.
‫Yine, sadece böyle bir şeyi aramaktan kaynaklanıyor.
‫Bunu tanımladıktan sonra sorunumuz sınıflandırmadır.
‫Hangi makine öğrenimi modelini kullanmak istediğinizi anlamaya çalışıyorsanız, bu
‫kadar basit bir şeydir.
‫Ve onu arayıp keşfedebilirsiniz.
‫Açılış konuşmamıza dönecek olursak, yaptığımız şey de bu.
‫Deneyler yapıyoruz.
‫Farklı makine öğrenimi modelleri deniyoruz.
‫Ama bu kadar konuşma yeter.
‫Aslında bir şey daha var ve bu yüzden sizi doğru olanı yapmaya teşvik etmek istiyorum, çünkü bir şeyler
‫yapmanın ve makine öğreniminin çok farklı yolları var, çoğu sadece cevabı aramakla ilgili
‫ya da cevap bile değil, sadece sorular sormak ve bunları uygulamaya çalışmakla ilgili.
‫Şimdi yapacağımız şey de bu.
‫Üç farklı model oluşturmak istediğimiz için ve bunları değerlendirmek istediğimiz için ve hangisinin en iyisi olduğunu
‫görmek için birkaç deney yapmak istediğimiz için, bunları eğitim verileri üzerinde eğitmek
‫ve test verileri üzerinde test etmek, değerlendirmek istiyoruz.
‫Yapabileceğimiz şey, içinde modellerimizin bulunduğu küçük bir sözlük oluşturmak ve ardından modellerimizi sığdırmak
‫ve puanlamak için bir işlev oluşturmaktır.
‫Bu nedenle, modellerimizi uydurmak ve değerlendirmek için aynı kodu yeniden yazmak yerine, bir fonksiyona yerleşeceğiz.
‫Evet, bu iyi bir fikir Daniel.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Tamam.
‫Bu yüzden modelleri bir sözlüğe koyun.
‫Eşit modellere gideceğiz.
‫Lojistik regresyon.
‫Ve buraya gideceğiz.
‫Ve bu lojistik.
‫Regression ve sonra K ve N'ye gitmek istiyoruz, sınıfı burada örnekleyeceğiz.
‫Yani K komşuları olacak.
‫Muhtemelen sekme otomatik tamamlamayı yerleştirebiliriz, gerçekçi olalım ve sonra buraya gideceğiz, Rastgele
‫Orman ve bu bizim güvenilir rastgele orman sınıflandırıcımız olacak.
‫Çok güzel.
‫Ve sonra gidip bir fonksiyon oluşturalım.
‫Modeli yerleştirmek ve ölçeklendirmek istiyoruz.
‫O yüzden istiyoruz.
‫Eğit onu.
‫Modellerimizi eğitim verilerinde eğitmek ve ardından modelleri uydurmak ve puanlamak için test verilerinde
‫değerlendirmek için bir işleve ihtiyacım var.
‫Bu yüzden uygun ve basit bir şey yapın.
‫Model sözlüğümüzü alması gerekecek ve sonra x train x test, y, train, y test alacağız.
‫Ve kodumuzun okunaklı olduğundan emin olmak için buraya küçük bir docstring koyabiliriz.
‫Bu işlevi başka biri kullanacak olsaydı, ne yapardı?
‫Böylece verilen makine öğrenimi modellerine uyar ve değerlendirir.
‫Ve sonra ona hangi parametreleri kullandığımızı söyleyeceğiz.
‫Peki farklı psişik öğrenme modellerinin bağımlısı modeller x train nedir?
‫X treninin ne olduğunu biliyoruz.
‫Eğitim Verileri.
‫Etiket yok.
‫X Test, test verileridir.
‫Etiket yok ve sonra da tren.
‫Eğitim etiketleri.
‫O zaman neden test etiketleri test ediliyor?
‫Çok güzel.
‫Peki şimdi ne yapmalıyız?
‫Rastgele bir tohum ayarlayabiliriz.
‫Sonuçlarımızın tekrarlanabilir olduğundan emin olmak için fonksiyon içinde olsa bile rastgele tohum ayarlayın.
‫Ve sonra buraya gideceğiz.
‫Model puanlarını tutmak için bir liste yapacağız.
‫Ya da aslında, bunu bir sözlük haline getirmek daha iyi olabilir.
‫İstediğimiz de bu çünkü burada sözlüklerle çalışıyoruz.
‫Model puanlarını boş bir sözlüğe eşitlemek istiyoruz çünkü birazdan dolduracağız.
‫Modeller arasında döngü yaparken bu işlev üzerinden konuşacağız.
‫İsim modeli için gideceğimiz yer burası.
‫Yani isim anahtar model ise sözlüğümüzün değeridir.
‫Yani model öğesinde dört anahtar değer.
‫Yani nokta öğeli bir sözlüğün öğelerine erişiyoruz ve ardından modeli verilere
‫uyduracağız.
‫Burası model oturtma, x eğitimi, y eğitimi yapacağımız yerdir.
‫Yani modelimizi oraya uyduruyoruz.
‫Yani her model için, onu eğitim verilerine uyduracaktır.
‫Ve sonra modeli değerlendirmek ve puanını model puanlarına eklemek istiyoruz.
‫Yani her bir modeli bir vuruştan daha fazla bu şekilde değerlendireceğiz.
‫Bunun adını sözlüğümüze kaydedeceğiz.
‫İşte anahtar ve ardından model puanlarında bir değer olarak puanı.
‫Yani model dokuz puan.
‫Bu yüzden model puanları boş sözlüğünde bir anahtar oluşturuyoruz ve ardından eşittir model puanı'na gidiyoruz.
‫İşte bizim modelimiz bu.
‫Örneğin, lojistik regresyon olsaydı, sadece uydurmuş olurduk.
‫Yani lojistik regresyon uyumu, X eğitimi, y eğitimi ve şimdi ekleme yapıyoruz.
‫Lojistik regresyon skoru X testi Y testi skorlarını lojistik regresyon adı altında modellemek için.
‫Ve eğer bunun üzerinden geçiyorsak ve siz de "vay be, ne kadar da çok adım varmış" diye düşünüyorsanız, sadece iki ya
‫da üç adım var, ama sorun değil.
‫Bu tür fonksiyonlarla ilk çalıştığımda, "Bekle, bunu satır satır yapmaya
‫alışkınım, ama bu projede verimli olacağız, bu yüzden model puanlarını döndüreceğiz, bu da bir sözlük döndürecek."
‫diyordum.
‫Bu yüzden shift ve enter tuşlarına basacağız.
‫Hmm.
‫Ve bunun işe yarayıp yaramayacağını merak ediyorum.
‫Yani temelde yapacağı şey, model sözlüğümüzü almak olacak.
‫Rastgele bir tohum oluşturacak.
‫Boş bir sözlük oluşturacaktır.
‫Ve modelimizin sözlüğünde döngü oluşturacak.
‫Yani isim modeli için.
‫Yani lojistik regresyon için, modellerde lojistik regresyon, nokta öğeler.
‫Lojistik regresyon, lojistik regresyon nokta uyumu gibi davranacaktır.
‫Bu yüzden eğitim verilerindeki örüntüleri bulmak için lojistik regresyon modelini satmak.
‫Ve sonra boş sözlüğümüzde model puanları ile lojistik regresyon modelimizin test verilerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini gösteren bir
‫anahtar oluşturacaktır, a. k. a. Eğitim verilerinde bulduğu kalıpları
‫kullanarak.
‫Ardından model puanları sözlüğümüzü döndürecek ve ardından her bir modelimizin test veri seti üzerinde
‫nasıl performans gösterdiğini göreceğiz ve buradaki üç modelimiz üç farklı puana sahip olmalıdır.
‫Bu yüzden burada bir uçurumda bırakacağız ve bir sonraki videoda üç modelimizi değerlendireceğiz.
‫Orada görüşürüz.