‫Merhaba ve ikinci Yapılandırılmış Veri Projemize tekrar hoş geldiniz.
‫Şimdi bu gerçekten heyecan verici, çünkü buldozerlerin satış fiyatını tahmin edeceğiz.
‫Buldozerleri kim sevmez ki?
‫Çocukken Tonka kamyonları gibi traktörlerim olduğunu ve sürekli onlarla oynadığımı
‫hatırlıyorum.
‫Ve bu biraz farklı.
‫Elbette bu bir regresyon problemi çünkü bir a sayısını tahmin etmeye çalışıyoruz. k. buldozerlerin satış
‫fiyatı.
‫Ancak yapacağımız şey, verileri almak ve bu durumda, veriler, bu küçük saat
‫emojisine bakın, bunun bir zaman bileşeni var.
‫Yani önceki projemizde zaman serisi yoktu.
‫Bu sadece büyük bir statik veri setiydi.
‫Bunda ise bir satış tarihi bileşeni var, bu da bir buldozerin belirli bir tarihte satıldığı anlamına geliyor.
‫Yaptığımız şey, geçmişteki satışları kullanarak gelecekteki satışları tahmin etmeye çalışmaktı.
‫Bu da bizim sorun tanımımız, değil mi?
‫Buldozer satışlarıyla dolu olan verilerimizi alacağız.
‫Satış fiyatını tahmin etmeye çalışıyoruz.
‫Ve demek istediğim, buna bakıyor olabilirsiniz.
‫Düşünsene, bu bir traktör Daniel, buldozer değil.
‫Ve evet, buldozer emojisi olmadığını biliyorum, ne yazık ki henüz Apple'dan gelen bir güncelleme olabilir, ama kim
‫bilir?
‫Parmaklar çapraz.
‫Elbette, altı adımlı makine öğrenimi çerçevemizi kullanacağız.
‫Problemimizi tanımlayarak başlayacağız, yani buldozerlerin satış fiyatını tahmin edip edemeyeceğimizi
‫göreceğiz.
‫Bazı verilere göz atacağız.
‫Problemimize uygun bir değerlendirme metriği bulacağız, ardından verilerin özelliklerine
‫bakacağız.
‫Elbette bazı makine öğrenimi modellemelerini deneyeceğiz çünkü sonuçta amacımız buldozerlerin
‫satış fiyatını tahmin etmemize yardımcı olacak bir makine öğrenimi modeli oluşturmak.
‫Ve tüm oturum boyunca deneyler yapacağız.
‫Şimdi hangi araçları kullanabileceğimizi gördük ve önceki yapılandırılmış veri projesinde kullandığımız
‫araç setinin aynısını kullanacağız.
‫Veri analizi için pandas, map, plot, lib ve numpy'ye sahip olacağız, conda ortamımızı kullanarak bir
‫Jupyter not defterinde çalışacağız ve herhangi bir makine öğrenimi modellemesi için socket learn kullanacağız.
‫Şimdi bu yeni bir proje olduğu için yeni bir projeymiş gibi yaklaşacağız.
‫Burada yeni bir proje için atmamız gereken adımlar var.
‫Ama biz bunları yaşadık.
‫Bilgisayarımız var, Mini Conda'yı indirdik ve yükledik.
‫Şu anda bulunduğumuz yer burası.
‫Yeni bir proje başlatıyoruz, bu yüzden yeni bir proje klasörü oluşturacağız.
‫Ve şimdi, elbette, önceki Yapılandırılmış Veri Projesinde yaptığımızla tamamen aynı araçları
‫kullandığımız için, bu projenin tamamını, buldozer satış fiyatı tahminini önceki klasörde tamamlayabilirsiniz.
‫Ancak, eksiksiz olması için yeni bir proje klasörü oluşturacağız.
‫Verilerimizi Kaggle'dan indireceğiz.
‫Bu konuya birazdan geleceğiz.
‫Kullanacağımız tüm araçları barındıran bir ortam oluşturacağız.
‫Çalışma alanımız olarak Jupyter Notebook'umuzu kullanacağız, numpy pandas ve map plot lib araçlarımızı kullanarak veri
‫analizi ve manipülasyonu ve ardından psychic learn kullanarak makine öğrenimi gerçekleştireceğiz.
‫Şimdi, elbette, eğer takılırsanız ve endişelenmeyin, muhtemelen takılacaksınız.
‫Her zaman takılıp kalıyorum.
‫Atabileceğiniz adımlar, kodu elinizden geldiğince takip etmektir.
‫Kendiniz deneyin.
‫Eğer şüpheniz varsa, kodu çalıştırın sloganımızı unutmayın.
‫Daha sonra bir fonksiyonun ne yaptığı hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, shift ve tab
‫tuşlarına basarak fonksiyonun ne yaptığı hakkında size bilgi verecek olan docstring'i okumayı unutmayın.
‫Hala takıldıysanız, elbette aramaktan korkmayın.
‫Doğru.
‫StackOverflow ve cyclone pandas belgeleri gibi kaynaklarla karşılaşacaksınız.
‫Ve sonra eğer bunu aradıysanız ve bazı bilgiler bulduysanız, belki de bunu dokümantasyondan Jupyter
‫Notebook'unuza kopyalayabilirsiniz.
‫Sonra, tabii ki, tekrar deneyin.
‫Unutmayın, şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Ve hala takıldığınız bir yer olursa, soru sormaktan asla çekinmeyin.
‫Eğer bir şeyin üzerinde oturuyorsanız ve "Ah, keşke bunun cevabını bilseydim, merak ediyorum, hiçbir yerde bulamıyorum"
‫diye düşünüyorsanız.
‫Sadece sor, tamam mı?
‫Eğer böyle bir sorunla karşılaşıyorsanız, büyük olasılıkla başka biri de benzer bir sorunla karşılaşıyordur.
‫O yüzden sormaktan çekinmeyin.
‫Bir soru gönderin.
‫StackOverflow veya Discord'a ya da başka bir yere gidebilirsiniz.
‫Bir soru sorabilirsiniz.
‫Soru sormaktan asla korkmayın.
‫Tamam.
‫Bununla birlikte, daha fazla beklemeyelim.
‫Proje klasörümüzü ayarlayalım ve bu ikinci projeye geçelim.