‫Tamam.
‫Bu yüzden her zaman yaptığımız gibi masaüstünden başlayacağız.
‫Terminale geleceğiz ve buraya biraz yakınlaştıracağım.
‫İlk olarak ortamımızı etkinleştirmemiz gerekiyor, bu yüzden ortamlarımızın nerede olduğunu kendimize hatırlatmak için bir
‫kişi sonu listesi yapacağız.
‫Burada üç tane var.
‫Üzerinde çalıştığımız örnek proje klasöründe yer almaktadır.
‫Bu yüzden conda activate'e gideceğim ve bunu kopyalayacağım.
‫Kopyalayıp yapıştırabilirim, ama sadece yazacağım çünkü böyle yapma alışkanlığımız
‫var.
‫Bu yüzden bu slash Daniel slash masaüstünü kullanıyoruz.
‫Slash ML kursu.
‫Bugün bolca yazım hatası var.
‫Slash örnek projesi.
‫İsminiz genel değilse buradaki dosya yolunuz farklı olabilir, aksi takdirde harika bir isimdir.
‫Ve sonra burada, ortamımızı etkinleştirdikten sonra, bunun tabandan buradaki dizeye değiştiğini
‫görebiliriz.
‫Harika.
‫Bu da aktif ortamımızın aktive olduğu anlamına gelir.
‫O zaman buraya gidelim.
‫Jupyter Notebook, böylece notebook sunucumuzu yükleyebiliriz.
‫Harika.
‫Bu, tarayıcımızı açacak.
‫Dizini değiştirmedim, bu yüzden buradaki en üst klasördeyim.
‫Ama sorun değil.
‫Bir masaüstü makine öğrenimi kursunda değişebilirim.
‫Örnek proje üzerinde çalıştığımız yer.
‫Map port lib, num pi ve pandas notebook'larına giriş yaptık.
‫Harika.
‫Ama yeni bir tane yaratacağım çünkü.
‫Soket kredisine giriş yapıyoruz.
‫Harika.
‫Buraya güzel bir başlık koyacağız.
‫Kendimize gittiğimizi hatırlatmak için soket kredisi parantez gökyüzü kredisine giriş.
‫Bu not defteri, kütüphaneyi öğrenmenin harika olduğu güzel soketin en kullanışlı işlevlerinden
‫bazılarını göstermektedir.
‫Bunu markdown'a dönüştürmek için escape ve m tuşlarına basacağız, çalıştıracağız ve belki de neyi kapsayacağımızı buraya koyacağız.
‫Sadece birazcık öne çıkalım diye.
‫Ne?
‫Bu konuyu ele alacağız.
‫Bu yüzden sıfır ile başlayacağız çünkü Python stilini indeksleyeceğiz sıfır uçtan
‫uca bir soket öğrenme iş akışı olacak.
‫Harika.
‫Ve sonra bu iş akışının her adımını derinlemesine inceleyeceğiz.
‫Bu yüzden verileri hazırlamaya bakacağız.
‫O zaman doğru tahminciyi seçeceğiz.
‫Şimdi tahminci psişik öğrenmede başka bir kelimedir.
‫Makine öğrenimi modeli için bir saniye içinde göreceksiniz.
‫Dolayısıyla, model ya da makine öğrenimi algoritması ya da tahmin edici kelimesini duyduğunuzda, ölçeğin kendi kullanımları bu şekildedir.
‫Makine öğrenimi için tahmin terimini, problemlerimiz için model çıktısı eğik çizgi algoritmasını kullanıyorlar.
‫Üç, model eğik çizgi algoritması eğik çizgi tahminine uyacak ve verilerimiz üzerinde tahminler yapmak için kullanacaktır.
‫Harika.
‫Ve sonra dört olacak.
‫Bir modeli değerlendirmeye bakın ve sonra beş, modeli geliştireceğiz ve sonra altı eğitilmiş bir modeli kaydedecek
‫ve yükleyecektir.
‫Ve sonra yedi, neden hepsini bir araya getirmiyoruz?
‫Belki de hepsini bir araya getirmek.
‫Kulağa biraz daha iyi geliyor.
‫Harika.
‫Pekâlâ, hadi dalalım.
‫Sıfır ile başlayalım.
‫Başka bir başlık oluşturacağız.
‫Yani sıfır, uçtan uca.
‫Şimdi takip edin, eğer yapabilirseniz, çünkü bu en iyisi.
‫Ama dürüst olmak gerekirse biraz hızlı gideceğim, çünkü bunu yaparken biraz konuşuyorum.
‫Eğer ayak uyduramıyorsanız, bu kesinlikle sorun değil.
‫Potansiyel olarak videoyu yavaşlatabilir veya neler olduğunu anlayana kadar birkaç kez tekrar izleyebilirsiniz.
‫Ama endişelenmeyin, tüm bu kodlara buradan erişebileceksiniz.
‫Özür dilerim.
‫Uçtan uca bir soket öğrenme iş akışı.
‫Adımlar da burada.
‫Yapmamız gereken şey.
‫O zaman yapalım.
‫Birinci adım, verileri hazır hale getirmek.
‫Bakalım bu neye benziyor.
‫Geçtiğimiz birkaç bölümde kalp hastalığı veri setini kullanma konusunda biraz deneyim kazandık.
‫Bakalım bunu yapabilecek miyiz ve belki de bu kalp hastalığı veri seti üzerinde bir makine öğrenimi modeli oluşturabilecek miyiz?
‫Tamam.
‫Bu yüzden bir tane yapıp verileri hazırlayacağız.
‫Pandaları ücretli olarak içe aktarın.
‫Şimdi bunu hatırla.
‫Uçtan uca psişik kredi iş akışı.
‫Bu adımları hızlıca geçeceğiz, bu yüzden ilerledikçe her birine derinlemesine bakacağız.
‫O zaman gidelim.
‫Kalp hastalığı eşittir PD nokta bizi oku v şimdi her şeyi bir veri klasörüne taşıdığıma inanıyorum, bu yüzden genellikle CSV adını
‫buraya koyabiliriz.
‫Ancak bunu değiştirdim ve şimdi tüm CSV klasörlerimiz bu veri klasörünün içinde, örnek proje klasörümüzü
‫temizlemek ve güzel ve düzgün görünmesini sağlamak için.
‫İşte bu yüzden burada dosya yolu verisi var.
‫Kalp Hastalığı Dot CSA.
‫Sonra da gideriz.
‫Kalp hastalığı.
‫Emin olmak için bakacağız.
‫Harika.
‫Bütün sıralarımız orada.
‫Bununla yapacağımız şey, bu sütunları yaş, cinsiyet, CPE, bunlar her neyse, bir veya sıfır kalp hastalığı
‫olan veya olmayan hedefi tahmin etmeye çalışmak için kullanmaktır.
‫İlk olarak bir X'e ihtiyacımız var ve bunu ikinci satırda çok göreceksiniz X,
‫esasen bu sütunlar olan özellikler matrisidir ve ardından Y bu sütun olacaktır.
‫Bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Böylece X'i oluşturuyoruz, belki de buraya özellikler matrisi olarak adlandırılan X'i oluşturmayı koyacağız.
‫Çoğu zaman başka isimleri vardır, veri olabilir, özellik değişkenleri olabilir, sıcak hastalık noktası olabilir.
‫Hedef sütun dışındaki tüm sütunları istiyoruz.
‫Bu yüzden eksen eşittir bir güzele gitmemiz gerekiyor.
‫Ve sonra etiket, etiket matrisi veya etiketler olan y'yi oluşturacağız.
‫Buna güzel y eşittir etiketleri diyelim.
‫Kalp hastalığını istiyoruz, şimdi sadece hedef sütunu istiyoruz.
‫Hedef.
‫Harika.
‫X ve Y'yi yarattık, yani temel olarak X ve Y.
‫X sadece daha kolay.
‫Peki bu köşe neden burada?
‫Harika.
‫Şimdi, sorunlarımız için doğru tahmin a slash algoritmasını seçmek üzere buraya çıktığımızda Psişik Öğrenmede
‫sırada ne var?
‫Bizim sorunumuz sınıflandırma çünkü bir kişinin kalp hastası olup olmadığını sınıflandırmak
‫istiyoruz.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫İkincisi, doğru modeli ve hiper parametreleri seçmektir.
‫Hiper parametreler, daha iyi veya daha kötü hale getirmek için ayarlayabileceğiniz bir model üzerindeki kadranlar gibidir.
‫Öyleyse rastgele orman kullanalım.
‫Rastgele ormanlarla ne yapıldığını merak ediyorsanız tek başınıza sorun.
‫Gelecekteki bir videoda bunu biraz daha derinlemesine göreceğiz.
‫Ancak farkında olmanız için, siklon topluluğu ithalatından rastgele ormanları, rastgele orman sınıflandırıcısını
‫hayal edin.
‫Bu, şimdilik bilmeniz gereken en fazla şey olan bir sınıflandırma makine öğrenimi modelidir.
‫Yani örüntüleri ve verileri öğrenebilir ve ardından bir örneğin a olup olmadığını sınıflandırabilir. k. bir sıra bir şey ya da başka
‫bir şeydir.
‫Bu yüzden ikinci satırda sınıflandırıcının kısaltması olan CLF'yi kullanarak bu sınıfı örnekleyeceğiz.
‫Diğer zamanlarda model olarak adlandırıldığını görürsünüz, ancak biz CLF kullanacağız çünkü belgelere bağlı kalacağız.
‫Yani öz, bizim sınıflandırıcımız için rastlantıya eşittir.
‫Çok güzel.
‫Ve varsayılan parametreleri, hiper parametreleri, varsayılanı koruyacağız.
‫Hibrit parametreler.
‫Bu yüzden CLF target params kullanarak modelinizin hangi parametreleri kullandığını görüp göremeyeceğinize bakın.
‫Bunu göreceğiz.
‫Belki ithal etmek biraz zaman alabilir.
‫Bu arada, bunun için bir başlık oluşturacağız.
‫Yani üç tanesi modele uyuyor.
‫Verilere.
‫Neden bu kadar uzun sürdüğünü merak ediyorum.
‫Belki biz yazarken biter.
‫Dolayısıyla, öncelikle modelimizi eğitim seti üzerinde eğitmemiz ve bir test seti üzerinde test etmemiz gerekir.
‫Bu yüzden bunu yaratmamız gerekiyor.
‫Bu da ne?
‫Oh, benim hatam.
‫Buna ihtiyacımız var.
‫Bu bir özellik değil.
‫Bu bir yöntem.
‫İşte oldu.
‫Yani bu hiper parametreler.
‫Makine öğrenimi modelimizdeki tüm küçük düğmeler, rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Bunlara ilerideki bir bölümde bakacağız, ancak modeli eğitim verilerine de uydurmak istiyoruz.
‫Çok güzel.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bu yüzden skaler ve model seçiminden gitmek istiyoruz.
‫Verilerimizi eğitim ve test olarak ayırmamız gerekiyor ve bunu SRC learns train test split ile yapabiliriz.
‫Tren testi ayrımı.
‫Harika.
‫Ve X trenine gidiyoruz.
‫X testi.
‫Neden eğitim?
‫Neden test eşittir eğitim.
‫Test bölme x y test boyutu.
‫Test boyutunun 0 olmasını istiyoruz. 2 veya hangi boyutta koymak isterseniz.
‫Esasen bunun yapacağı şey, verilerimizi X ve Y'den x trenine bölmektir.
‫Yani eğitim verileri, y, train, x test ve Y test.
‫Yani test verileri.
‫Birinci bölümden hatırlarsanız, genellikle modeli eğitim verilerine uyarlarız ve daha sonra test verilerinde ne öğrendiğine
‫bakarak değerlendiririz.
‫Yani daha önce hiç görmediği veriler.
‫Peki bu test boyutu nedir?
‫Bu, verilerin %80'inin eğitim için kullanılacağı anlamına gelir çünkü 0'dır. 2 çünkü test boyutu %20 olacaktır.
‫Yani 1000 satırımız olsaydı, bunların 800'ü eğitim için ve 200'ü test için kullanılacaktı.
‫Ama burada dikkatimiz dağılıyor.
‫Bu ölçekte bir kasırga turu.
‫Skyline CLF'ye gitmek istiyoruz.
‫Uydurmak istiyoruz.
‫Bunu CLF fit x train ile yapabiliriz.
‫Bu, temel olarak bir sınıflandırma modeli olan rastgele ormanın eğitim verilerindeki örüntüleri bulması anlamına
‫gelir.
‫Vardiyaya geçip gireceğiz.
‫Çok güzel.
‫Bu bize burada küçük bir uyarı verecek çünkü bir şeyler oluyor.
‫Öyleyse gelecekteki bir uyarıyı okuyalım.
‫Bir tahminin varsayılan değeri bir parametredir.
‫Burada bize bir uyarı verdiğine dair mantıklı bir uyarı olarak bir tahminde bulunuyoruz.
‫Sürüm 0'da 10'dan değiştireceğiz. 0'da 20 ila 100. 22.
‫Hmm.
‫Bakalım şimdi bunu güncelleyebilecek miyiz?
‫Yani tahminen hiper parametrelerimizi değiştiriyoruz, burada 100'e eşit.
‫Şimdi, bu uyarıyı almamalıyız.
‫Çok güzel.
‫Biz bilmiyoruz.
‫Bundan kurtulabiliriz.
‫Sadece o küçük noktalı virgülü koyarak çıktı.
‫Mükemmel.
‫Şimdi, modelimiz verilere uygun hale getirilmiştir.
‫Peki ne yapabiliriz?
‫Bir tahminde bulunabiliriz, o halde bunu yapalım.
‫Bir tahminde bulun.
‫Bu arada, bu hala üçüncü adım.
‫Y etiketi C sol tahminine eşittir ve bir hakemi geçmek zorundayız.
‫Ray, hadi yapalım şunu.
‫Hakem Ray.
‫0234.
‫Bakalım neler olacak.
‫Bir hata mı alıyoruz?
‫NumPy tanımlanmamış.
‫Bunu en başta yapmalıydık.
‫Hadi yapalım şunu.
‫numpy'yi np beautiful olarak içe aktarın.
‫Şimdi bu işe yaramalı.
‫Hayır, işe yaramıyor.
‫Neden işe yaramıyor?
‫Ah, giriş.
‫Yani şekil doğru değil.
‫Bunun nedeni, x trenine benzeyen bir şey üzerinde modelleme yapmaya çalıştığınızda, burada
‫x treninin gerçekleşmesidir.
‫Sadece bu şekilde görünen diziler üzerinde tahminlerde bulunabiliriz çünkü modelimiz bunu öğrenmiştir.
‫Peki bu np dizisi 0'dan 3'e kadar böyle bir şeye benziyor mu?
‫Hayır, hiç de değil.
‫Ama neye benziyor?
‫Bu x testi.
‫Çok güzel.
‫Yani yapabileceğimiz şey bazı tahminlerde bulunmak.
‫Öyleyse neden Preds, test verileri üzerinde tahminler yapmak için kullanılan geleneksel bir isimdir ve CLF modelimizin tahmin x
‫testine eşittir.
‫Şimdi bu neye benziyor?
‫Neden Preds?
‫Elimizde sıfırlar ve birlerden oluşan bir dizi var ve şimdi bu neye benziyor?
‫Testimiz var.
‫Ayrıca sıfırlar ve birlerden oluşan bir dizimiz var.
‫Hmm.
‫Bununla ne yapabileceğimizi merak ediyorum.
‫Dördüncü adıma geçebilir, modeli değerlendirebiliriz.
‫Bu, tahminlerin ne kadar iyi olduğunu veya yeni eğittiğimiz makine öğrenimi modelinin,
‫rastgele orman sınıflandırıcımızın eğitim verileri üzerinde öğrenmeyi ne kadar iyi yaptığını değerlendirdiğimiz yerdir.
‫Peki neden antrenman yapıyorsunuz?
‫Eğitim verileri üzerinde yapalım.
‫Eğitim verileri ve test verileri.
‫Burada yaptığımız şey bu.
‫Yani yarık skoru.
‫Vay canına.
‫Aslında çok iyi yapılmış.
‫Yani bu, shift tab tuşuna basarsak verilen test verileri ve etiketler üzerindeki ortalama doğruluğu döndürür.
‫Böylece eğitim verilerini ona ilettik.
‫Yani model %100 başarılı oldu, 1. 0.
‫Eğitim verilerimizden alabileceğiniz maksimum puan budur.
‫Test verileri üzerinde nasıl yapıldığını görelim.
‫Şimdi, test verilerinde %100 alırsa, bir şeylerin yanlış gittiğini düşünebiliriz.
‫Çok güzel.
‫Mükemmel.
‫Peki burada ne oldu?
‫Model, eğitim verilerindeki kalıpları o kadar iyi buldu ki, özellikler üzerinde eğitildiği
‫için %100 Y elde etti.
‫Bu yüzden burada, etiketin yanı sıra bunlar üzerinde de eğitim aldı.
‫Yani bir şeyi yanlış anladıysa kendini düzeltme şansı vardı, ancak %75 doğrulukta performans gösteriyor,
‫bu da test verilerinde dört tahminden üçünü doğru yaptığı anlamına geliyor çünkü bu verileri hiç görmedi,
‫etiketleri de hiç görmedi.
‫Tamam.
‫Dolayısıyla sadece doğruluktan ziyade kullanabileceğimiz başka ölçütler de var.
‫Bunu Skyline Dot ölçümlerinden görelim.
‫Sınıflandırma raporunu içe aktarın çünkü bir sınıflandırma sorunumuz var.
‫Burada sahip olduğumuz şeyi elde etmenin başka bir yolunu görmek için bir karışıklık matrisi ve bir de doğruluk puanı
‫istiyoruz.
‫Şimdi başlayalım, size sınıflandırma raporunu yazdıralım.
‫Ve karşılaştırmak istiyoruz.
‫Bu ne kadar sürer?
‫Shift sekmesine basamayız çünkü içe aktarılmış bir ürünümüz var, ancak bunun neden testleri yani test
‫etiketlerini yani tahminlerimize karşı doğru etiketleri aldığına inanıyorum, bu yüzden bunun geri döneceği şey budur.
‫Spoiler.
‫Bir bakalım.
‫Bu bize, test etiketlerini tahminlerle karşılaştıran bazı sınıflandırma metriklerini gösterir; burada
‫modelimizle oluşturduğumuz tahmin etiketleri.
‫Yani tahmin fonksiyonunu kullanarak.
‫Ve sonra aynısını tekrar yaparsak, karışıklık matrisimizi yapabiliriz.
‫Böylece karışıklık matrisi elde ederiz ve önce y testinin y yazdırmasını isteriz.
‫Harika.
‫Sonra doğruluk skoru yapabiliriz ve neden Preds'i test etmek istiyoruz.
‫Çok güzel.
‫Bunlar modelimizi değerlendirmek için yapabileceğimiz birkaç adım daha.
‫Dolayısıyla bir sonraki adım, doğruluk skorunun durumundan pek memnun olmadığımız olacaktır.
‫Bu yüzden beşinci adıma geçelim, yani buraya, en üste geri dönelim.
‫Bir model geliştirin.
‫Tamam, hadi yapalım.
‫Bir modeli nasıl geliştirebileceğimizi görelim.
‫Hiper parametrelerden biri olan a'nın farklı bir miktarını deneyebiliriz. k. Makine öğrenimi modelimiz üzerinde, onu geliştirmeye
‫çalışmak için çalkalayabileceğimiz bir kadran.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫MP rastgele bir tohumla başlayacaktır.
‫Peki, sonuçlarımız tekrarlanabilir ve rastgele tohum ve I için istiyoruz ve aralık 1010 100 adım on olabilir.
‫Buraya gidiyoruz ve baskı istiyoruz.
‫Tahmin ettiğim modelle küçük bir iletişim denemesi yapacağız.
‫Harika.
‫Oh.
‫Çok hızlı geçiş yaptık.
‫Sanki tetikte mutluyum.
‫Ve tekrar.
‫Aman Tanrım.
‫Tamam, o zaman elf eşitlerini görmeye gitmek istiyoruz.
‫Başka bir rastgele orman modeli oluşturacağız.
‫Tab classify beautiful tuşuna basabilir misiniz, teşekkür edebiliriz Auto complete şimdi estimate is equals I wonderful yani bu döngü devam edecek
‫ve on, sonra 20 ve sonra 100 tahmine kadar deneyecek çünkü hiper parametrelerden birini ayarlayarak modelimizi
‫geliştirip geliştiremeyeceğimizi anlamaya çalışıyoruz, çünkü bu beşinci adım, modeli
‫geliştirmek.
‫Bu yüzden test setinde model doğruluğu varsa yazdıracağız, model skoru X testi yapacağız çünkü modelimizi test verileri üzerinde
‫değerlendirmek istiyoruz.
‫Yani eğitim verileri üzerinde öğrenecek ve ardından test verileri üzerinde kendini değerlendirecektir.
‫Ve sonra buraya biraz yüzde işareti koyacağız, belki iki ondalık basamakla sınırlayacağız.
‫Bu mantıklı mı?
‫Bu model doğruluğunu test seti model skoru üzerinden tekrar okuyayım.
‫Yine de buraya sadece biraz iletişim ekliyoruz ve sonra belki buraya bir boşluk bırakırız, böylece onu görebiliriz.
‫Bunu iş başında söyleyelim.
‫On tahminli bir model denemek neden bu çalışma adı modeli tanımlanmadı?
‫Oops.
‫Gördün mü, sana modelin kullanılabileceğini söylemiştim.
‫Bu yüzden clef, sınıflandırıcının kısaltmasıdır ve bunu yapalım.
‫Nasıl oluyor da yine çalışmıyor?
‫Rastgele orman sınıflandırıcısı henüz takılmamıştır.
‫Uygunsa arayın.
‫Evet, örnekleme yaptık ama yapmadık.
‫Daha önce hiç ama hiç kullanmadığımız bir modeli nasıl puanlamaya çalışıyoruz?
‫Bunu burada yapmak zorundayız.
‫Bak, bu harika.
‫Hatalarla dolu canlı kodlama.
‫Harika.
‫Şimdi, eğer geriye dönüp bakacak olursak, en iyi doğruluğa sahip
‫en iyi modelin de 20 tahmini olduğunu söyleyebilirsiniz.
‫İşte oldu.
‫Modelimizin yüksek parametrelerinden birini şu anda on olan varsayılan değer yerine 20'ye ayarlayarak orijinal
‫değerimiz olan %75'ten %83'e çıktık, ancak bu değer 100'e güncellenecek.
‫Ve burada gerçekten hızlı gidiyoruz.
‫Ama son adım nedir?
‫Buraya geri dönüyoruz.
‫Yukarıya doğru.
‫Bir modeli kaydedin ve yükleyin.
‫Tamam, hadi yapalım.
‫Altıya gidip bir model kaydetmek ve onu yüklemek istiyoruz.
‫Şimdi Python'un Pickle Kütüphanesi ile bir modeli kaydedebiliriz.
‫Bu yüzden pickle'ı içe aktaracağız ve sonra hepsini kaydetmek için pickle veya dump'a gideceğiz ve
‫sınıflandırıcı için AKC modelimizi geçeceğiz ve ayrıca istediğimiz dosya adıyla açacağız.
‫Bu rastgele orman modelini hatırlayabiliyorsam, süslü bir isim haha turşu.
‫Ve sonra WB ile ikili yazmak istiyoruz.
‫Harika.
‫Yani bu çöplüğümüzü kurtaracak.
‫Görüyorsunuz, burada kendi sloganıma bile uymuyorum.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Şimdi, bu işlem dosyaya bir model kaydetmiş olmalıdır.
‫Hadi yukarı çıkıp bir bakalım.
‫Bunu yenilersek.
‫Orada güzel bir yağmur ormanı modeli var.
‫Şimdi, bunu ithal etmeye çalışırsak ne olur?
‫Bu yüzden gitmek istiyoruz.
‫Yüklü model eşittir turşu nokta yükü ve biz açmak istiyoruz.
‫Dosya adını rastgele iletin.
‫Bunu yapabilir miyiz?
‫Evet, yapabiliriz.
‫Sekme otomatik tamamlandı.
‫Ve şimdi bu sefer AB'nin ikili dosyaları okumasını takip etmemiz gerekiyor ve sonra yüklü modele gideceğiz.
‫Nokta skoru, x testi.
‫Y testi.
‫Bakalım ne olacak.
‫73.
‫Şimdi, bu 73. sıraya girmeli. 7 burada denediğimiz son modelle.
‫Ve harika iş çıkarıyor.
‫Şimdi yakınlaştırdık.
‫Bu, çok fazla konuşmayla birlikte tüm ikinci hat iş akışını yapmak için yaklaşık 20 dakika kadar sürdü.
‫Bu yüzden verileri hazırlayarak işe başladık.
‫Kalp hastalığı veri çerçevemizi gördük ve onu X ve Y'ye böldük, bu genellikle cyclone'daki denetimli
‫öğrenme problemlerinde yapacağınız şeydir.
‫Hedefi tahmin etmek için buradaki özellikleri kullanacağız.
‫Harika.
‫Sonra da doğru modeli seçtik.
‫Bunu gerçekte nasıl yapacağınızı biraz gözden geçirdik.
‫Ancak deneyimlerime dayanarak, rastgele orman sınıflandırıcısının sınıflandırma problemlerini çözmede oldukça iyi olduğunu biliyorum, bu yüzden
‫bunu nasıl yapacağımızı göreceğiz.
‫Ve sonra varsayılan parametre türünü kullanmaya karar verdik.
‫Şu küçük düğmeler hangileri?
‫Bir modeli açabilirsiniz.
‫Şimdi modeli eğitim verilerine nasıl uyduracağımızı gördük, yani a. k. Eğitim verilerindeki örüntüleri bulan
‫bir model.
‫Her şeyden önce, verilerimizi büyük bir setten eğitim ve teste almak için cyclone'daki bu küçük yardımcı
‫işlevi kullanıyoruz.
‫Teşekkürler, Cyclone.
‫Sonra bir tahmin yaptık ya da en azından yapmaya çalıştık ve sonra fark ettik ki, durun, modelimiz
‫aynı şekilde olmayan şeyler hakkında tahmin yapamaz çünkü unutmayın, cyclone numpy dizileri üzerine kuruludur.
‫Dolayısıyla, eğer ona şu anda üzerinde eğitildiği verilerle aynı şekle sahip olmayan bir dizi iletirsek,
‫bize bir hata verecektir.
‫Bu yüzden modelimizden X testinde tahmin yapmasını isteyerek bu hatayı düzelttik ve modelimiz de bir etiket tahmin etti.
‫Örneklerimizin her biri için Y yayılır ve ardından değerlendirme yoluyla tahminlerimizi Y testiyle karşılaştırdık.
‫Şimdi modelimiz eğitim verilerinde %100 doğruluk elde etti, ancak test verilerinde yalnızca %75 doğruluk elde etti, ki bu aslında
‫hala oldukça iyi.
‫Sıfır bir için yazı tura %50 olacaktır, yani modellerimiz mükemmel model olma yolunda yarı yoldadır.
‫Ve sonra buraya gidip birkaç sınıflandırma ölçütü daha deniyoruz, böylece sadece doğruluktan ziyade biraz
‫daha fazla fikir sahibi oluyoruz.
‫Bir karışıklık matrisi yaptık ve doğruluk puanı işlevini kullandık.
‫Beşinci adımda bir dizi farklı hiper parametre denedik. k. farklı tahmin ediciler.
‫En yüksek doğruluğa sahip oldukları için 20 tahmincinin modelimiz için en iyisi olduğunu bulduk.
‫Sonunda bir modeli kaydedip yeniden yükledik ve en son eğitilen modelimizle aynı puanı aldı; tahmini puan
‫90, tahmini puan 73'tü. 77.
‫Ve şimdi bunu kabul etmek çok zor.
‫Bunu nispeten ya da aslında oldukça hızlı bir şekilde geçtiğimizi tamamen anlıyorum, ancak önümüzdeki
‫birkaç video boyunca bu adımların her birini inceleyeceğiz.
‫Eğer geri dönmek isterseniz, kullandığımız tüm kodu tek bir hücreye koymayı deneyin ve eğitilmiş bir model elde edip
‫edemeyeceğinize bakın, kaydedebilir misiniz?
‫Yeniden içe aktarabilir misiniz, biraz pratik yapın, ancak aksi takdirde bir sonraki videoda görüşürüz ve verilerimizi
‫makine öğrenimi modelleriyle kullanmak için nasıl hazır hale getireceğimizi kontrol edeceğiz.