‫Güzel olan şu ki, artık verilerimizde eksik değer yok ve hepsi sayısal değerlere dönüştü.
‫Bir makine öğrenimi modeli oluşturabilmeliyiz.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Modelleme bölümüne çok uzaklarda başladığımızda, bir tanesini burada model olarak örneklemiştik.
‫Burada epey bir yol kat ettik.
‫Gurur duymalı.
‫Modelleme.
‫Harika.
‫Biz de temelde aynı şeyi yapacağız.
‫Öyleyse bir makine öğrenimi modeli oluşturalım.
‫Bunu kopyalayabiliriz, ama yine de devam edeceğiz.
‫İletişimi biraz da kendimize bırakacağız.
‫Artık tüm verilerimiz sayısal olduğuna ve veri çerçevemizde eksik değer bulunmadığına göre, bir makine öğrenimi
‫modeli oluşturabilmemiz gerekir.
‫Harika.
‫Bu yüzden hedefimizin ne olduğunu unutmayın.
‫Satış fiyatını tahmin etmek için verilerdeki kalıpları bulmaktır.
‫Yapmamız gereken de bu.
‫Bir bakalım df temp dot head.
‫Modellemeden önce verilerimize son bir kez daha bakalım.
‫Bu yüzden satış fiyatı sütununu kaldırmamız gerekiyor.
‫Böylece satış hariç diğer tüm sütunları alan bir makine öğrenimi modeli oluşturabiliriz.
‫Fiyat kalıpları bulur ve ardından satış fiyatını tahmin etmeye çalışır.
‫Şimdi yapacağım şey, küçük bir zamanlayıcı sihri kurmak olacak.
‫Ve eğer bunu daha önce görmediyseniz, yüzde işareti bir Jupyter Notebook sihirli fonksiyonudur.
‫Bunlardan bir sürü arayabilirsiniz.
‫Ancak bunun yapacağı şey, temel olarak bu belirli hücrenin ne kadar zaman aldığını hesaplamaktır.
‫Ve bunu MacBook Pro olan bilgisayarımda yapacağım.
‫Kaç satırımız var?
‫Bizde 400,000 falan var.
‫Sıralar.
‫Bu biraz zaman alabilir.
‫Önceki örneklerde, daha az veriyle çalıştığımızda, makine öğrenimi modellerimiz oldukça hızlıydı, değil
‫mi?
‫Çünkü sadece birkaç yüz satır arasında sıralama yapması gerekiyor.
‫Ama bu 412,000.
‫Elbette çok daha büyük veri setleri var, ancak oraya ulaşmaya başlıyoruz.
‫Değil mi?
‫Yüz binlerce örnekten oluşan bir model oluşturuyoruz.
‫Yani bu zaman olayı ne yapacak, çünkü bir veri bilimcisi olarak, bir makine öğrenimi mühendisi olarak hedefimiz
‫mümkün olduğunca çok sayıda deneyi mümkün olduğunca hızlı yapmaktır.
‫Modelleri sürekli olarak tüm veriler üzerinde eğitiyorsanız, bu oldukça uzun bir zaman alacaktır.
‫Bu yüzden kişisel bilgisayarımın 412.000 satırın tamamındaki tüm örüntüleri bulmak için
‫temel bir rastgele orman regresyon modeli kullanmasının ne kadar sürdüğünü göstereceğim.
‫Yani endişelenmeyin, orada oturup çalışmasını izlemek zorunda kalmayacaksınız.
‫Başladıktan sonra videoyu duraklatacağım ve sonra geri gelip ne kadar sürdüğünü göstereceğim.
‫Sizden düşünmeye başlamanızı istediğim düşünce biçimi, deneyler yaparken
‫kendi kendinize şöyle düşünmeye başlamanızdır: Deneylerim arasında geçen süreyi nasıl azaltabilirim?
‫Bunun nedeni, her zaman doğru olanı yapmaya çalışmıyor olmanızdır.
‫Neyin yanlış olduğunu, neyin işe yaramadığını anlamaya çalışıyorsunuz.
‫Deneyler arasındaki süreyi hızlandırmaya çalışmanın mantığı budur.
‫Ve bunu yazarken, konuşurken, burada yaptığımız şey sadece rastgele bir orman modelini örneklemektir.
‫Buraya 42'ye eşit rastgele bir durum koyacağız.
‫Rastgele durum 42'ye eşittir.
‫Bu şekilde sonuçlarımız tekrarlanabilir olacaktır.
‫Yaptığımız tek şey bu.
‫Bir regresyon problemi üzerinde çalıştığımız için rastgele orman regresif sınıfını içe aktardık.
‫Son işleri negatif bire eşit olarak ayarlıyoruz çünkü bu, şu anda çalıştığımız şey için oldukça
‫büyük bir veri seti.
‫Bu yüzden bilgisayarımın tüm nedenlerini kullanmak istiyorum ve rastgele durumun 42'ye eşit olmasını istiyorum.
‫Yani sonuçlarımız tekrarlanabilir ve modeli verilere uyduracağım.
‫Yani bu bizim X'imiz ve bu da bizim Y'miz.
‫Unutmayın, satış fiyatı hariç diğer tüm sütunlarımıza dayanarak satış fiyatını tahmin etmeye çalışıyoruz.
‫Yani bunu başlattığımda.
‫Bu birkaç dakika sürecek ama videoyu duraklatacağım.
‫Ve burada küçük sihirli fonksiyon zamanımız olduğu için, ne kadar sürdüğünü görebiliriz.
‫Yani zamana hazır olun.
‫3'e 1'le seyahat edin.
‫Pekala, geri döndük.
‫Bu oldukça hızlıydı.
‫Hey.
‫Evet.
‫Modelimiz tamamlandı.
‫Ve burada duvar süresinin 6 dakika 58 saniye olduğu yazıyor.
‫Bu yüzden geçmesi yaklaşık 7 dakika sürdü.
‫412.700 sıra aslında oldukça iyiydi, değil mi?
‫Buna ne kadar çabuk bakabileceğinizi bir düşünün.
‫412,000 farklı örneği gözden geçirmeniz ne kadar sürer?
‫O süreyi beklemenize gerek yoktu çünkü ben hızlandırdım.
‫Ancak bunu bilgisayarınızda çalıştırırsanız daha uzun sürebilir.
‫Ne tür bir bilgisayara sahip olduğunuza bağlı olarak daha az zaman alabilir.
‫Bunu 13 inç MacBook Pro'da çalıştırıyorum, sanırım 2016'dan kalma ya da onun gibi bir şey.
‫Benimkinin ne kadar işlem gücüne sahip olduğundan bile tam olarak emin değilim, ama bu bir dizüstü bilgisayar, yani belki
‫de bir masaüstü kadar değildir.
‫Ancak bu satır sayıları gerçekten yükselmeye başladığında, bunun uzun zaman almaya başlayabileceğini tahmin edebilirsiniz.
‫Makine öğrenimi mühendisleri olarak hedefimiz, veri bilimci olarak hedefimiz deneyler arasındaki
‫süreyi azaltmaksa, farklı modeller denerken ve farklı veriler üzerinde çalışırken oldukça becerikli
‫olmamız gerekecek çünkü her seferinde 7 dakika beklemek, bu sayı bir hücrenin çalışması için daha
‫yüksek olsa bile, bu bizi oldukça yavaşlatacaktır.
‫Bu yüzden yakında bunu nasıl geliştirebileceğimize dair küçük bir numara göreceğiz.
‫Ama modelimizin nasıl olduğunu görmek için neden modeli puanlamıyoruz?
‫Eğer 412.000 satırın üzerinden geçtiyse, mutlaka burada bir şeyler, bazı kalıplar bulmuştur.
‫Bu yüzden onu eğitildiği verilerle aynı şekilde puanlayacağız.
‫Bunu kopyalayacağız.
‫Ve şimdi bir regresyon algoritmasını hatırlayın.
‫Buradaki varsayılan skor değeri, r kare olan belirleme katsayısını döndürecektir.
‫Şimdi, R karenin ne olduğu konusunda bir tazelemeye ihtiyacınız varsa, belirleme eş etkinliğinin ne olduğuna gidebilirsiniz.
‫Ama başka bir deyişle, bire kadar çıkabilen bir puan.
‫Modelinizin tek yaptığı satış fiyatı sütununun ortalamasını tahmin etmekse sıfırdır ve modeliniz
‫tamamen berbatsa negatif sonsuza gidebilir.
‫Bu yüzden bire yakın bir değer arıyoruz.
‫Yine, bu biraz zaman alabilir çünkü modelin 412.000 satırda nasıl performans gösterdiğine
‫ilişkin puanı hesaplaması gerekir.
‫Boehme 0. 98.
‫Vay canına.
‫Maksimum değer 0 ise. 987, yani 0'a yakın. 99.
‫Yani maksimum değer 1 ise. 0 ise, bu rastgele ormanımızın veya saldırganımızın veri çerçevesindeki
‫diğer sütunlara dayanarak satış fiyatını tahmin etmek için neredeyse mükemmel bir model bulduğu anlamına mı gelir?
‫O kadar hızlı değil.
‫Bu konuyu ele alacağımız bir sonraki videoya geçmeden önce düşünmenizi istiyorum.
‫Bu metrik neden güvenilir değil?
‫Doğru.
‫Buraya bakacak olursak, modeli bu veriler üzerine kurduk ve ardından aynı veriler üzerinde değerlendirdik.
‫Bu ölçüt neden fazla su tutmuyor?
‫Bunu bir düşün.
‫Bir sonraki videoda bundan bahsedeceğiz.