‫Tamam.
‫Son bölümde, üzerinde çalıştığımız sorun için nasıl bir tahmin veya makine öğrenimi modeli seçeceğimizi
‫gördük.
‫Bir regresyon sorunumuz mu var?
‫Bir sınıflandırma sorunumuz mu var?
‫Bu akış şemasını takip ettik ve doğrusal SVC ve topluluk sınıflandırıcıları gibi bir dizi
‫farklı model denedik. k. a. rastgele topluluk sınıflandırıcısı veya rastgele orman sınıflandırıcısı.
‫Bu kadar.
‫Ve şimdi bu bölümde, neleri kapsadığımız listesine bir göz atacağız ya da aslında tekrar gözden geçireceğiz.
‫Bu yüzden bunu işaretledik ve müşterimiz iş akışını öğreniyor.
‫Evet.
‫Verilerin hazırlandığını gördük.
‫Evet.
‫Problemlerimiz için doğru tahmini eğik çizgi algoritmasını seçmeyi gördük.
‫Aha.
‫Şimdi buraya kadar geldik.
‫Üç, model eğik çizgi algoritmasını uydurur ve verilerimiz üzerinde tahminler yapmak için kullanır.
‫Şimdi, aslında bunu iyi gördük, ilk yarıyı gördük, modeli beslemeyi gördük.
‫Ama biz ikisine de bir göz atacağız.
‫Modeli oturtmaya bakacağız ve ardından verilerimiz üzerinde tahminler yapmak için kullanacağız.
‫Yani yapabileceğimiz şey, model eğik çizgi algoritmasını verilerimize uydurmak ve tahminler yapmak için kullanmaktır.
‫Harika.
‫Ve sonra buranın altında, muhtemelen Bölüm 3'ü yapacağız. 1, modelin verilere uydurulmasıdır.
‫Artık bu konuda bize yardımcı olacak bazı kodlarımız var.
‫Ve yine, kodu kopyalayıp yapıştırmayı sevmediğimden değil, zaman kazanmak için çünkü aksi takdirde bu hücredeki
‫her şeyi kelimenin tam anlamıyla yeniden yazıyor olacağız.
‫Ama bunu zaten yapmış olabileceğinize inanıyorum.
‫Eğer değilse, yeniden yazabilirsiniz.
‫Bunu buraya kopyalayacağım.
‫Burada endişe duyduğumuz ana hat ise uyum.
‫Yani buraya yazarsak, modeli verilere uydururuz.
‫Bu yüzden burada ne olduğunu tekrar gözden geçireceğim çünkü yazmadık.
‫Kuralımızı çiğnedik.
‫Ama sorun değil.
‫SRC learn ensemble'dan rastgele orman sınıflandırıcısını içe aktarın.
‫Bu, hey k learn ensemble kütüphanesinin rastgele orman sınıflandırıcı modelini içe aktardığını söylüyor.
‫Rastgele bir tohum oluşturduk, verilerimizi x ve y olarak ayırdık.
‫Yani x bir özellik değişkenleri veya özellikler ya da verilerdir.
‫Farklı isimler.
‫Yani buraya koyabiliriz ya da aslında.
‫Belki burada.
‫X eşittir özellikler, özellik değişkenleri, veriler.
‫Bunlar sadece x ve y eşittir etiketleri veya hedefleri ya da hedef değişkenleri için farklı isimlerdir.
‫Çok farklı isimler.
‫Bu, sadece dışarıda ve etrafta gördüğünüzde, Python'da göreceğiniz ortak değişken isimleri olan bu iki
‫X ve Y için farklı isimler görmeniz içindir.
‫Ancak bunlar farklı, onlara atıfta bulunacağınız isimler gibi.
‫Doğru.
‫Peki buradan geçerken fit ne yapıyor?
‫Şimdi X'e bir göz atalım.
‫Burada görselliği kastediyoruz, değil mi?
‫İşlerin teorisine takılıp kalmıyoruz, o zaman neden kafa yoruyoruz?
‫Bu bizim X ve Y'miz.
‫Peki neyi geçiyoruz?
‫Eğitim verilerini ve eğitim X'i ve eğitim Y'yi sınıflandırıcımıza aktarıyoruz.
‫Bu da uyum fonksiyonu.
‫Bizim ilgilendiğimiz de bu, modeli verilere uydurmak.
‫Fit aslında ne işe yarar?
‫X ve Y'yi fit'e aktardığımızda, modelin x'teki tüm örnekleri, bizim durumumuzda eğitim verilerini incelemesine
‫ve bunlara karşılık gelen Y etiketinin ne olduğunu görmesine ve buradaki farklı sayı kombinasyonlarına yol açan kalıpları
‫bulmaya çalışmasına neden olacaktır.
‫Birin etiket olarak kullanılmasına ya da sıfırın etiket olarak kullanılmasına yol açan nedir?
‫Bunun alt ucu söz konusu olduğunda, neden kuyruk olmasın?
‫Evet, ya da bir etiket olarak sıfır, özetle uygun.
‫Doğru.
‫Ve bizim durumumuzda bir rastgele orman sınıflandırıcısı olan makine öğrenimi modelinin bunu nasıl yaptığı,
‫kullandığınız modele ve ayrıntıları açıklamaya bağlı olarak farklı olacaktır.
‫Unutmayın ki buradaki tüm yeşil renkli modeller farklı makine öğrenimi modelleridir ve her birinin
‫ayrıntılarını açıklamak için bir ders kitabı ya da çok daha uzun bir video kurs gerekir.
‫Değil mi?
‫Şimdilik, bir uygulayıcı olmak, makine öğrenimi kodunu uygulamaya başlamak için.
‫Hatırlamanız gereken en önemli şey, bunun kalıpları nasıl bulacağınıza benzediğidir.
‫Yeterli zamanınız olsaydı, X'teki özellik değişkenlerine, yaşa, cinsiyete, kolesterole bakardınız.
‫Bunların geri kalanının ne olduğundan emin değilim.
‫Bunlar sadece farklı sağlık özellikleridir ve bunların farklı değerlerinin kalp hastalığı için y
‫bir veya kalp hastalığı olmaması için sıfır gibi farklı değerlere yol açtığını görürsünüz.
‫Tamam.
‫Bu kavram, problem ne olursa olsun, tüm makine öğrenimi boyunca benzerdir.
‫Yani eğitim sırasında, uyum fonksiyonu ve uyum için kullanılan diğer terim budur.
‫Bu yüzden eğitim istiyoruz.
‫Tamam.
‫Bu yüzden eğitim kullanıyoruz, makine öğrenimi modelini eğitiyoruz.
‫Model burada kalıplar bulacak ve daha sonra burada test sırasında veya bir makine öğrenimi modeli üretimde
‫olduğunda, kalıpları kullanacaktır.
‫Bu yüzden modelin öğrendiği kalıpları kullanın.
‫Tüm makine öğreniminin özü bu, değil mi?
‫Bunun uygulayıcısı olmamızın yolu, öncelikle hangi sorunla çalıştığımızı teşhis etmekten ve
‫ardından gelip bir model bulmaktan geçiyor.
‫Artık rastgele orman sınıflandırıcısının ne yaptığını veya rastgele orman ya da saldırganın ne yaptığını anlamak
‫için istediğiniz kadar derine dalabilirsiniz.
‫Bu, gelecekte üzerinde çalıştığımız bir uzantı olabilir, ancak şimdilik işin özü bu, değil mi?
‫Bir makine öğrenimi modelinin ne yaptığını anlamak istiyorsanız, bazı verileri alır, kalıpları bulur ve sonra bu kalıpların etiketlerle
‫nasıl ilişkili olduğunu anlar veya denetimli öğrenmede, bu kalıpların etiketlerle nasıl ilişkili olduğunu anlar.
‫Özetle bu kadar.
‫İsterseniz, bu modellerin her birine istediğiniz kadar derinlemesine dalabilirsiniz.
‫Bu kurs için buna odaklanmıyorum.
‫Ve unutmayın, odak noktamız teoriye dalmak yerine makine öğrenimi kodu yazmaktır, isterseniz
‫veya kullandığımız rastgele orman modeline bazı derin dalışlar için biraz ekstra kaynak
‫bırakın.
‫Ancak şimdilik nihayet makine öğreniminin özünün ne olduğunu gördük ya da duyduk, verilerdeki örüntüleri
‫bulmak.
‫Nasıl yapabileceğimize bakacağız.
‫Bu üç. 2 Bir makine öğrenimi modeli kullanarak tahminler yapmak.
‫Modellerimiz fit fonksiyonunu çağırarak verilerdeki kalıpları öğrendiğine göre, modelin görmediği veriler üzerinde
‫bazı tahminler yapmak için öğrendiklerini nasıl kullanabiliriz?
‫Bir sonraki videoda buna bir göz atacağız.