‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Neyi ele aldığımızı kendimize hatırlatalım.
‫Peki şimdiye kadar ne yaptık?
‫Sıfır yaptık.
‫Ve uçtan uca psişik kredi iş akışı.
‫Ve bir tane yaptık.
‫Verileri hazırlayın.
‫Şimdi, sorunlarımız için doğru tahmin eğik çizgi algoritmasını seçmek olan iki numaraya
‫bir göz atalım.
‫Probleminiz için doğru tahminci eğik çizgi algoritmasını seçmek üzere burada yeni bir başlık oluşturacaktır.
‫Yani psişik öğrenme çok geniş bir kütüphanedir.
‫Bu yüzden birkaç yola ihtiyacımız var ya da biraz pratik yapalım.
‫Dikkat etmeniz gereken bazı hususları yazalım.
‫Kalen'in makine öğrenimi modelleri ve algoritmalarından tahmin ediciler olarak bahsettiği gibi.
‫Makine öğrenimi dünyasında karşılaşacağınız şeylerden biri de farklı şeyler için
‫birçok farklı isim olmasıdır.
‫Bu nedenle, makine öğrenimi modeli veya algoritma dersem, cyclone bu tahmin edicileri çağırır ve daha sonra bu tahmin ediciler
‫içinde sınıflandırma modelleri olan sınıflandırıcılara sahip olursunuz ve daha sonra bu tahmin
‫ediciler içinde bir regresyon modeli olan regresyonlar da vardır.
‫Ve kendimize hatırlatırsak, eğer bir sınıflandırma problemimiz varsa, bir kategori tahmin ediyoruz demektir.
‫Yani bir şey genellikle bir veya diğer şeydir ya da birden fazla kategori olabilir.
‫Bizim durumumuzda, kalp hastalığına bakabiliriz ya da bakmayabiliriz, yani bir şey ya da diğeri.
‫Ve sonra yine sınıflandırma ile bir tahmin olan sınıflandırıcılara sahip olursunuz
‫veya psişik öğrenmede ve bazen de kendini görürsünüz.
‫Bu yüzden CLF kısaltması, sınıflandırma tahmincisi olarak kullanılan sınıflandırıcının kısaltmasıdır.
‫Dolayısıyla CLF çok yaygın bir sınıflandırma değişkeni adı veya sınıflandırma modeli değişkeni adıdır.
‫Ayrıca bir de regresyon sorunumuz var.
‫Bir arabanın satış fiyatı gibi bir rakamı tahmin eden bu modülde regresyon ve sınıflandırmaya
‫odaklanıyoruz.
‫Tamam.
‫Şimdi bunu markdown'a dönüştürelim.
‫Ve eğer farklı makine öğrenimi algoritması model adlarının bir listesini gördüyseniz veya algoritma olarak tahmin
‫ettiyseniz, vb. onlardan birkaç tane olduğunu biliyorsunuz.
‫Peki Psychic Learn ne yaptı ve eğer yapmadıysanız, sorun değil, onları keşfedeceğiz.
‫Bir harita oluşturdular, bu yüzden skaler ve makine öğrenimi model haritasına bir göz atalım ve ilk başladığımda
‫buna oldukça sık başvuracağım.
‫Artık biraz tecrübem var.
‫Eğer ilk kez görüyorsanız bu size çok ürkütücü gelecektir.
‫Ancak şimdi tüm bu algoritmaları kullanma konusunda biraz deneyimim olduğuna göre, ki bu modülleri
‫bitirdiğimizde sahip olacağınız şey budur, bir regresyon problemi için bu algoritmalardan birini bir sınıflandırma
‫problemi için kullanmam gerektiğini düşünebilirim.
‫Denetimsiz öğrenmenin bir türü olan kümeleme için bu algoritmalardan birini kullanmam gerekiyor.
‫Bunları boyut azaltma için kullanıyorum, bunlara bakın, ancak biz sınıflandırma regresyonuna odaklanacağız.
‫Makine öğrenimindeki en büyük sorunlardan ikisi.
‫Bunların neler olduğuna bakmak isterseniz, psişik kredi belgelerine bakabilirsiniz.
‫Öyleyse buradan başlayalım.
‫Bir tür makine öğrenimi problemimiz olduğunu varsayarsak, bu mavi adımlardan
‫geçeceğiz ve buradaki oklar 50'den fazla örneğimiz var mı, evet mi hayır mı?
‫Ve eğer 50'den fazla örneğiniz yoksa, psişik size daha fazla veri almanızı söylüyor çünkü
‫makine öğreniminin özelliği genellikle daha fazla veriniz varsa algoritmalarınızın daha iyi çalışacağıdır.
‫Dolayısıyla, bir Excel elektronik tablosundaki 50 satır veya kalp hastalığı olan ve olmayan 50 farklı insan örneği gibi
‫50'den fazla örneğiniz yoksa, muhtemelen daha fazlasını isteyeceksiniz.
‫Ancak bunu takip edebilmemiz için bir veri seti alalım.
‫İlk olarak bir regresyon veri seti ile başlayacağız.
‫Bu yüzden bu harita bağlantısını buraya koyabilirim.
‫Dolayısıyla, bir makine öğrenimi problemi üzerinde çalışıyorsanız ve hangi modeli kullanmanız gerektiğinden emin
‫değilseniz, makine öğrenimi haritasına bakın.
‫İşte oldu.
‫Ve tabii ki, başlangıçta çok kafa karıştırıcı.
‫Ancak biraz deneyim kazandıkça, bunu nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz.
‫İlk olarak bir veri setine ihtiyacımız olacak.
‫Bir regresyon veri seti alalım.
‫Hey, 2. 1, bir regresyon problemi için bir makine öğrenimi modeli seçmek.
‫Tekrar soruyorum, regresyon sorunu nedir?
‫Bir sayı tahmin ediyor.
‫Kaliforniya konut veri setini kullanalım.
‫Daniel, bu veri setlerini nereden buluyorsun diye düşünüyor olabiliriz.
‫Bu fikirleri nereden buluyorsun?
‫Yine psişik kredi belgeleri, ASC kredi veri setleri.
‫Yani oyuncak veri setleri.
‫Oyuncak veri seti nedir?
‫Üzerinde pratik yapabileceğiniz küçük bir veri seti gibi.
‫Şimdi, bu videonun orijinal versiyonunda Boston veri setini kullanıyoruz.
‫Ancak, bu 1'de kullanımdan kaldırılmıştır. 0, bu videonun kaydedildiği sırada Psychic Loan'ın en son
‫sürümüdür.
‫Bunu aklınızda bulundurun.
‫Psişik kredinin eski bir sürümünü kullanıyorsanız, Boston veri seti kullanımdan kaldırılmaktadır.
‫Bunun nedenini dokümantasyonda okumanıza izin vereceğim.
‫Bu nedenle Kaliforniya konut veri setine odaklanacağımızı belirtmek isterim.
‫Burada evimiz var mı?
‫Konut mu?
‫Burası neresi?
‫Boston konutları.
‫Kullanımdan kaldırıldı.
‫Ha?
‫Oyuncak veri setleri.
‫Bakalım.
‫Şüpheniz varsa, Google'dan bakın.
‫Kaliforniya'daki konutları öğrenin.
‫İşte oldu.
‫Veri setleri.
‫Kaliforniya konutlarını getirin.
‫Hmm.
‫Bunun neden oyuncak verisi anlamında olmadığını merak ediyorum.
‫Belki de veri seti yükleme yardımcı programlarındadır.
‫Kaliforniya.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Gerçek dünya veri setleri.
‫Tamam, bazı oyuncak veri setleri var ve bir de gerçek dünya veri setleri var.
‫Gerçek dünyadan bir veri seti kullanıyoruz haha.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bunların hepsi siklonun içine yerleştirilmiştir.
‫Şimdi veri setinizin siklon içine yerleştirilmiş olması gerekmeyebilir.
‫Muhtemelen değildir.
‫Ancak bunlar üzerinde pratik yapabileceğiniz veri setleridir, böylece kendi veri setiniz üzerinde çalışmaya geldiğinizde,
‫"Hey, bir veri seti üzerinde çalışma pratiği yaptım" diyebilirsiniz.
‫Yani bu durumda biz burada tahmin etmek istiyoruz.
‫Hedef değişken, Kaliforniya bölgeleri için yüz binlerce dolar olarak ifade edilen orta konut değeridir.
‫Yani yüz binlerce dolar.
‫Herhangi bir kod örneği var mı?
‫Burada, burada sahip olduğumuz işleve bağlandığı yer var.
‫Kod örneğinin herhangi bir kod örneği yoktur, ancak kullanıcı kılavuzu vardır.
‫İşte oldu.
‫Bu sadece bizi oraya bağlıyor.
‫Peki, iş başında görelim.
‫Hey, neden dokümantasyonun etrafında zıplamak yerine biraz kod yazmıyoruz?
‫Şimdi gidip Kelly Fournier konut veri setini alalım ve SRC'den gidip nokta veri setlerini içe aktarmayı öğrenelim.
‫Getir.
‫Kaliforniya konutları ve konut eşittir Kaliforniya konutlarını getir adlı bir değişken oluşturacağız.
‫Bu bir işlevdir.
‫Tek yaptığımız buradaki fonksiyonu çağırmak.
‫Bunu oraya bağlayabilirim, böylece elimizde olur.
‫Kaliforniya konut veri setini kullanalım.
‫Ve sonra konutun neye benzediğine bakarsak, bu bize ne verir?
‫İnternetten bir veri seti yüklemesi gerektiğinden biraz zaman alabilir.
‫Yani bize göstermediğine bağlı olarak.
‫Tamam, işte oldu.
‫Çok güzel.
‫Yani bir sözlüğümüz var.
‫Bunu nereden biliyoruz?
‫Sözlük kıvrımımız var.
‫Ve sonra data adında bir anahtarımız ve burada farklı sayıda değerden oluşan bir dizimiz var.
‫Hedef sütunumuz var.
‫Hedef isimlerimiz var, özellik isimlerimiz var.
‫Yani bizim durumumuzda, hedefi tahmin etmek için özellikleri kullanmak istiyoruz.
‫Bir bakalım.
‫Bunu bir veri çerçevesine dönüştürelim, böylece kullanımı ve görselleştirmesi biraz daha kolay olur veya
‫DF eşittir PD veri çerçevesini barındırır.
‫Veri çerçeveleri için onlara bir sözlük aktarabileceğimizi unutmayın.
‫Yani bizim durumumuzda konut sözlüğümüzü ve verilerimizi kullanmak istiyoruz.
‫Öyleyse kendimize DataFrame'in docstring'ini hatırlatalım, verilerin konut sözlüğünün veri anahtarının ne
‫olduğunu istiyoruz.
‫Endeks aşağı inerse başka bir şey olur.
‫Sütunlar, başka bir şey.
‫Yani sütunlar.
‫İşte oldu.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Peki ya sadece verileri yapsaydık?
‫Bu neye benziyor, konutlara mı?
‫DF Tamam, evet.
‫Gördüğünüz gibi, sıfırdan başlayan bir, iki, yani sekiz sütunumuz var.
‫Elimizde 20,000 örnek var.
‫Bu çok güzel, gerçek dünya veri setine çok yakın 20.000 örnek ve sonra evet var.
‫Bu yüzden burada bazı etiketler istiyoruz.
‫İşte bu bizim özelliklerimiz.
‫Özellikler.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunu buraya yazalım.
‫Sütunlar.
‫Eşittir.
‫Özellik isimlerini istiyoruz.
‫Bu neye benziyor?
‫Konut DF.
‫Honore.
‫Konuta ihtiyacımız var.
‫Konut.
‫DF Beautiful.
‫Tamam.
‫Biz de bunu yapmaya çalışıyoruz.
‫Yani hedef isimler orta ev değeri.
‫Evin değerine ihtiyacımız var.
‫Öyleyse bir sütun ekleyelim.
‫Konuta gideceğiz.
‫Konut DF ve biz onu arayacağız.
‫Hedef adı.
‫Med ev değeri.
‫Bu eşitliğe konut veri çerçevesi diyelim.
‫Yani bu bizim hedef konutumuz olacak.
‫Ve eğer geri gelirsek.
‫Hedef.
‫Şimdi, kendi veri setlerinizin çoğuyla yapmanız gereken şey budur.
‫Yine, bu zaten bizim için oldukça biçimlendirilmiş durumda, ancak genellikle onu manipülatif olacak
‫şekilde oluşturmanız gerekecek veya pandas veya psişik öğrenme veya numpy veya bunun gibi bir şey kullanarak manipüle
‫edebilirsiniz.
‫Şimdi de kafaya bir göz atalım.
‫Harika.
‫Burada yapmaya çalıştığımız şey, bu değerleri kullanarak bu değeri, yani ortalama konut değerini tahmin etmektir.
‫Şimdi, bu değerler nelerdir?
‫Med Inc ev yaşı, ortalama odalar, ortalama yatak odaları, nüfus mesleği, enlem, boylam.
‫Peki, şimdi fonksiyona bir göz atalım.
‫Bu bir işlevdir, ancak kullanım kılavuzunda daha fazlasını okuyoruz.
‫Gerçek dünya veri setleri Kaliforniya Konut Veri Seti.
‫İşte oldu.
‫INC, blok grubundaki medyan gelirdir ve bir blok grubu, sayım blok grubu başına bir satır kullanır.
‫Yani bu veri setindeki her satır sıfır bir, iki, üç, dört, vb. Kaliforniya'da 20.000'e kadar olan bir blok gruptur ve bir
‫blok grup, ABD Nüfus Sayım Bürosu'nun örnek verilerini yayınladığı en küçük coğrafi
‫birimdir.
‫Yani genellikle 603.000 kişi civarında.
‫Yani Kaliforniya'nın küçük bir bölgesini ve bu bölgeyle ilgili bazı istatistikleri veya bazı özellikleri kullanarak
‫binlerce, yüz binlerce dolarla ifade edilen medyan ev değerini tahmin etmeye çalışıyoruz.
‫Bu durumda, Kaliforniya'da bu boylam ve enlemde bulunan grup için bu
‫sıfırıncı sıra, medyan ev değeri 4'tür. 100.000'in 5 ila 6 katı, yani 452.000, 6000.
‫Oralarda bir yerde.
‫Bunu 100,000 ile çarpın.
‫Bu evin değeri.
‫Şimdi, beynimizi aklı başında tutmak için bunu hedef olarak değiştirebilirim.
‫Sadece hatırlamak zorundayız, oh, ve bir sütun konutundan nasıl kurtuluruz df yapılan evi düşürmek
‫istiyoruz val burada yerinde var mı yerinde eşittir gerçek damla oops.
‫Hayır barındırmıyor.
‫DF ACL'ler konut df düşüşü ve eksen eşittir bir konuta ihtiyacımız var.
‫DF Tamam, işte başlıyoruz.
‫Şimdi bu hedef değeri tahmin etmek için bu özellikleri kullanacak bir algoritmayı nasıl oluşturabiliriz?
‫Her şey sırayla.
‫Ne yapmamız gerekiyor?
‫Öncelikle verilerimizi özelliklere ve hedeflere, yani X ve Y'ye ayırmam gerekiyor.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Öncelikle, burada küçük bir açıklama yapacağım.
‫İçe aktarma algoritması.
‫Ve şimdi rastgele sahneyi ayarlamak istiyoruz, böylece eğitme ve test verilerini oluşturabiliriz ve rastgele
‫tohum 42 olacak ve sonra verileri oluşturacağız.
‫X, DF nokta düşüşünü barındıracak.
‫Eksendeki hedef değeri eşittir bire düşüreceğiz.
‫Y'yi kuracağız.
‫Dolayısıyla etiketler, hedef değerin ne olduğu olacaktır.
‫Ne olduğunu buraya yazalım.
‫Bu, yüz binlerle ifade edilen medyan ev fiyatıdır.
‫Daha sonra verileri eğitim ve test kümelerine ayıracağız.
‫Yani x, x'i eğit, y'yi test et, y'yi eğit test eşittir eğit test böl istiyoruz.
‫Bu işlevi daha önce de görmüştük.
‫X Y test boyutu 0'a eşittir. 2.
‫Bu, verilerimizi rastgele eğitim ve test kümelerine ayıracaktır.
‫Ve şimdi modeli örneklemek ve oturtmak istiyoruz ve modeli eğitim setine oturtmak istiyoruz, böylece daha sonra test setinde
‫değerlendirebiliriz.
‫Şu anda hazır bir modelimiz yok.
‫Ancak, bir devre öğrenme algoritması eğik çizgi tahmincisini nerede kullanabileceğimizi kontrol etmek istersek nereye gidebiliriz?
‫Psişik kredi makine öğrenimi haritasına giderdik.
‫Çok güzel.
‫Buradan başlayacağız ve 50'nin üzerinde örneğimiz var.
‫Evet.
‫Tek tahmin ettiğimiz kategori.
‫Bir şeyi sınıflandırıyor muyuz?
‫Hayır.
‫Bir miktar mı tahmin ediyoruz?
‫Evet.
‫100,000'in altında örneğimiz var mı?
‫Evet.
‫Birkaç özellik önemli olmalıdır.
‫Aslında bunun ne olduğundan emin değilim.
‫Bu yüzden birkaç özellik önemli olmalıdır.
‫Peki kaç özelliğimiz var?
‫Yaklaşık sekiz tane falan var.
‫Hangilerinin önemli ya da önemsiz olacağını önceden nasıl bilebiliriz?
‫Şimdi, burada deneysel olmak zorundayız.
‫Şimdi, buradaki tüm bu yeşil kutular psişik öğrenme makine öğrenimi modelleridir.
‫Yani kemente tıklarsam, Elastik Ridge Regresyonu Ensemble Regresyonlarına tıklarsam, bunların hepsi farklı
‫model türleridir.
‫Bu yüzden birkaç tanesini kapatacağım.
‫İsterseniz bunları okuyabilirsiniz.
‫Ancak burada deney yapacağız çünkü aslında cevabı bilmiyoruz.
‫Birkaç özellik önemli olmalıdır.
‫Emin değilim.
‫Önceden.
‫Bu özelliklerden hangilerinin en önemli olacağını biliyor musunuz?
‫Bilmiyorum.
‫Makine öğrenimi ile ilgili olan şey de budur, aslında neyin değerli neyin değersiz olduğunu önceden
‫bilebilirsiniz.
‫Yapılacak en iyi şey ne?
‫Deney, deney, deney.
‫Şimdi bir şey deneyelim.
‫Regresyona geçelim.
‫Şöyle diyelim, hayır, tüm özellikler birbirleri kadar önemlidir.
‫Yani ridge regresyonu.
‫Bu da ne?
‫Ne olduğunu okuyabiliriz.
‫Süslü bir matematiksel formül var, ancak bunu python kodunda görelim.
‫Tekrar ediyorum, süslü diyorum ama bu, bunun ne kadar önemli olduğunu ortadan kaldırmıyor.
‫Python kodu buna dayanmaktadır.
‫Eğer bu konuya girmek isterseniz, girebilirsiniz.
‫Ama biz kod yazmaya odaklanacağız.
‫Bu yüzden scalar'dan lineer modeli, lineer model dot ridge'i içe aktarmamız ve ardından buraya bazı verileri aktarmamız
‫gerekiyor.
‫İş başında görelim.
‫Merhaba.
‫Port Ridge'deki Skyline Dot lineer modelinden buraya geliyoruz.
‫Yine, tek yaptığımız bu küçük kopya kağıdını incelemek ve tamam, 50'nin üzerinde örneğimiz
‫var demek.
‫Bir kategori öngörmüyoruz.
‫Miktar olarak tahmin ediyoruz.
‫Elimizde 100.000'den az örnek var ve burada emin değiliz.
‫O yüzden elimizde ne varsa onu deneyeceğiz.
‫Makine öğreniminin güzel yanı, bunları deneyebilmeniz ve daha sonra hangisinin en iyi performansı gösterdiğini
‫görmek için bunları karşılaştırabilmeniz ve ardından bu algoritmayı en iyi algoritmanız olarak kullanabilmenizdir.
‫Şimdi Ridge modeline sahip olduğumuza göre, onu örnekleyelim.
‫Buna Model Eşittir Ridge diyeceğiz.
‫Öğrenebilmem için bir şeye model dediğimde bunun genellikle bir tahmin olarak ifade edildiğini söylediğimi hatırlayın.
‫Bunlar sadece farklı anlamlar.
‫Burada tren test ayrımı ile oluşturduğumuz X tren y tren verilerine uyduracağız.
‫Şimdi de modelin puanını kontrol edeceğiz.
‫Test setinde.
‫Yani model nokta skoru, x testi, y testi.
‫Bakalım nasıl olacak.
‫Oh, tamam.
‫Burada bir çeşit değer ortaya koyuyor.
‫Şimdi, bu değer bizim için ne anlama geliyor?
‫Şu anda pek bir şey yok.
‫Şimdi skorun doküman dizisini kontrol edelim.
‫Belirleme katsayısını döndürür.
‫Belirleme katsayısı nedir?
‫Şu belirleme katsayısını Google'da arayalım.
‫R kare, kareler toplamı artıklarının bir eksiğine eşittir.
‫Toplam kareler toplamı.
‫Hmm.
‫Wikipedia'mız var.
‫Şunu bir deneyelim.
‫Investopedia.
‫Belirleme katsayısı nedir?
‫Belirleme katsayısı, belirli bir olayın sonucunu tahmin ederken bir değişkendeki farklılıkların ikinci
‫bir değişkendeki farklılıkla nasıl açıklanabileceğini inceleyen istatistiksel bir ölçümdür.
‫Diğer bir deyişle, genellikle R-kare veya R-squared olarak bilinen bu katsayı, iki değişken
‫arasındaki doğrusal ilişkinin ne kadar güçlü olduğunu değerlendirir ve trend analizi yaparken araştırmacılar tarafından
‫büyük ölçüde güvenilir.
‫Hmm.
‫Şimdi farklı regresyon değerlendirme metriklerine daha fazla dalacağız, ancak
‫bilmeniz gereken şey, psişik öğrenmedeki regresyon modelleri için varsayılan regresyon değerlendirme metriğinin bu R kare değeri
‫olduğudur.
‫Burada söylenen şey, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçtüğüdür.
‫Bizim durumumuzda, ikiden fazla değişkenimiz var, ancak esasen bu değişkenler arasındaki
‫ilişkiyi alıyor.
‫Yani özellikler ve hedef değişken ve ne kadar tahmin edici olduğunu söylüyor, değil mi?
‫Mevcut modelimizi kullanarak, bu özellikler göz önüne alındığında modelimiz ne kadar öngörücüdür.
‫Hedef değişkeni ne kadar tahmin edebiliyor?
‫Az önce çok şey söyledik ama bir de şu değeri düşünün.
‫En düşük değer sıfırdır.
‫En yüksek değer birdir.
‫Yani daha yüksek daha iyidir.
‫Bu özellikler bu hedef değer için ne kadar öngörücüdür?
‫Bu da belirleme katsayısıdır.
‫Eğer bu konuda daha fazla araştırma yapmak isterseniz.
‫Hoş geldiniz.
‫Ancak daha sonra farklı değerlendirme ölçütlerine bakacağız.
‫Ama şimdilik, bu değere sahip olduğumuzu söyleyelim.
‫Bu değeri nasıl geliştirebiliriz?
‫Emin değilseniz sorun değil.
‫Ama elimizdeki verileri bir düşünelim.
‫Makine öğrenimi modellerini nasıl geliştiririz?
‫Bunun bir yolu daha fazla veri eklemek olabilir.
‫Başka bir yol da farklı bir model seçip denemek olabilir.
‫Bunların çoğunun deneysel olduğunu söylediğimi hatırlayın.
‫Bu yeşil kutulardan birini daha yeni denedik.
‫Bir sonraki videodaki göreviniz, bu taraftaki yeşil kutulardan herhangi birine dalmanızı istiyorum.
‫Kement elastik ağ topluluğu sırtı geriletir.
‫Ridge SVR'yi yaptık, deneyin, veri setimizde çalışmasını sağlayıp sağlayamayacağınızı görün ve modelimizin
‫mevcut R-kare puanını iyileştirip iyileştiremeyeceğinizi görün.
‫Aynı kodu buraya da yazın.
‫Değişecek olan tek şey kullandığınız model olacak ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.
‫Bu skoru geliştirmeye çalışacağız.