‫Birinci adım olan sorun tanımını geçtik.
‫İkinci adımdaki verileri inceledik.
‫Üçüncü adımda ise başarının bizim için ne anlama geldiğini tanımladık.
‫Şimdi dördüncü adıma, yani özelliklere geçelim.
‫Şimdi burada cevaplamaya çalıştığımız soru, veriler hakkında halihazırda ne bildiğimizdir.
‫Şimdi, daha önce verilerle çalışmadıysanız, bu özellik kelimesini duyabilir ve özelliklerin ne anlama
‫geldiğini merak edebilirsiniz.
‫Bu dünyanın makine öğreniminde, belki de özellik öğrenimi veya özellik değişkenleri şeklinde çokça gündeme
‫geldiğini duyacaksınız.
‫Ya da birisi kaç tane özellik var diye sorduğunda?
‫Ya da ne tür özellikler var?
‫Özellikler, farklı veri biçimleri için kullanılan başka bir kelimedir.
‫Şimdi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış gibi farklı veri türlerinden bahsettik, ancak özellikler
‫yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler içindeki farklı veri biçimlerini ifade eder.
‫Örneğin, kalp hastalığı öngörme sorunumuza geri dönelim.
‫Bir kişinin vücut ağırlığı, cinsiyeti, ortalama dinlenme kalp atış hızı ve göğüs ağrısı derecesi gibi şeylerin kalp hastalığı
‫olup olmadığını tahmin etmek için kullanılıp kullanılamayacağını görmek isteyebiliriz.
‫Bu üç şey bir hastanın vücut ağırlığı cinsiyeti, ortalama dinlenme kalp atış hızı ve göğüs ağrısı verilerin özellikleridir.
‫Bunlar özellik değişkenleri olarak da adlandırılabilir.
‫Başka bir deyişle, özellik değişkenlerini kullanmak istiyoruz.
‫Hedef değişkenleri, yani bir kişinin kalp hastası olup olmadığını tahmin etmek.
‫Şimdi özellik değişkenleri söz konusu olduğunda, yine farklı türler vardır.
‫Sayısal bir değeriniz var, bu da vücut ağırlığı gibi bir sayı anlamına geliyor.
‫Cinsiyet ya da bir hastanın sigara içip içmediği gibi kategorik, yani şu ya da bu anlama gelmektedir.
‫Bir de türetilmiş özellik var ki bu da sizin gibi birinin verilere bakıp var olanları kullanarak yeni bir özellik oluşturması
‫anlamına geliyor.
‫Örneğin, birinin hastanesine, ziyaret geçmişi zaman damgalarına bakabilir ve son bir yıl içinde
‫ziyaret etmişlerse, Son bir yıl içinde ziyaret edildi adlı kategorik bir özellik oluşturabilirsiniz.
‫Birisi geçen yıl ziyaret etmişse, doğru bilgi alacaktır.
‫Ya da bizim durumumuzda, evet.
‫Aksi takdirde, yanlış olurlar.
‫Ya da bu durumda, hayır.
‫Verilerden bu gibi özellikler türetme süreci genellikle özellik mühendisliği olarak adlandırılır.
‫Kalp hastalığı örneğimiz yapılandırılmıştır, ancak yapılandırılmamış verilerin de özellikleri vardır.
‫Sadece biraz daha az belirginler.
‫Yeterince köpek resmine bakarsanız, tamam, bu yaratıkların çoğunun vücutlarından çıkan dört
‫şekli, bacakları ve önlerinde birkaç daire olduğunu anlamaya başlarsınız.
‫Gözleri.
‫Bir makine öğrenimi algoritması farklı görüntülere baktıkça, bu farklı şekilleri ve çok daha fazlasını
‫öğrenmeye başlayacak ve farklı perdelerin birbirine ne kadar benzediğini veya farklı olduğunu anlayacaktır.
‫Bir köpeğin vücudundan çıkan dört dikdörtgen türündeki şekiller veya köpeğin kafasının önündeki daireler
‫gibi özellikler arasındaki farklı desenleri anlamaya gelince endişelenmeyin.
‫Makine öğrenimi algoritmasına bunların ne olduğunu söylemek zorunda değilsiniz.
‫Güzel olan şey, bunları kendi kendine çözmesidir.
‫Unutulmaması gereken son şey, bir özelliğin en iyi makine öğrenimi algoritması içinde çalıştığıdır.
‫Eğer örneklerin çoğunda şimdilik varsa.
‫Kalp hastalığı problemini öngörme.
‫Diyelim ki, hastanın en sık yediği yiyeceklerin bir listesini içeren ve en Aden Yiyecekler olarak
‫adlandırılan bir özelliğimiz vardı, ancak 100 hasta kaydının yalnızca %10'unda veya onunda bu özellik vardı.
‫Yani 3'ten 8'e kadar olan bu hasta kimliğinde en çok yenen yiyecek var, yani Fry ideal değil ve bu diğer hastalarda
‫yok çünkü unutmayın, 100 örnekten sadece onunda en çok yenen yiyecek var.
‫Burada veriler var, bu yüzden bunlar sadece eksik ve bu da aynı olacak.
‫Yani düşünebiliyor musunuz, burada 100 hasta var, bunlardan sadece on tanesi bu en çok yenen gıda sütunu alanına
‫sahip olacak.
‫Makine öğrenimi algoritması tüm örnekler benzer bilgilere sahip olduğunda en iyi şekilde öğrendiğinden,
‫bunu ya dışarıda bırakırız ya da kullanmadan önce daha fazla bilgi toplamaya çalışırız.
‫Tüm örneklerin benzer bilgilere sahip olmasını sağlama işlemine ideal bir veri setinde özellik kapsamı
‫denir.
‫Eksiksiz bir özellik kapsamınız var.
‫Bu nedenle, çoğu yemek yeme özelliğini kullanabilmek için ideal olarak tüm değerlerin burada olmasını veya en azından
‫%10'dan fazla kapsama alanı olmasını isteriz; bu da %10'dan fazla veya on ve 100'den fazla örneğin bu sütunda bir tür değere sahip
‫olması anlamına gelir.
‫Gelecek derslerde, projelerde ve derslerde farklı özelliklere bakarak bol bol pratik yapacağız.
‫Bu arada, yakın zamanda çözmek zorunda kaldığınız bir sorunu düşünün.
‫İçinde hangi özellikler var?
‫Bunlar sayısal veya kategorik miydi, yoksa bunları kendi türettiğiniz özellikte mi birleştirdiniz?