‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Nasıl geçti?
‫Bir regresyon tahmincisi kullanarak bir regresyon probleminde skor yöntemini kullanmayı denediniz mi?
‫Umarım denemişsinizdir.
‫Eğer değilse, kontrol edelim.
‫Bu konuya girmeden önce bir şeyin altını çizmek istiyorum, burada bir eğitim veri setimiz var ve tabii ki bir
‫modelin eğitim veri setinde nasıl performans gösterdiğiyle ilgileniyoruz.
‫Ancak modelinizi Jupyter Notebook dışında kullanmak istiyorsanız, ki makine öğrenimi ve diğer konularda
‫ilerledikçe kesinlikle kullanacaksınız, test puanına gerçekten dikkat etmeniz gerekir.
‫Modellerinizi dışa aktarmaya, kaydetmeye ve bir uygulamada kullanmaya başladığınızda gerçekten önemli
‫olan gerçek puan budur.
‫Evet.
‫Tabii ki eğitim evet.
‫Eğitimde iyi performans göstermesini istersiniz, ancak test aslında görünmeyen verilerdir.
‫İşte böyle.
‫Ve tabii ki gerçek test seti, modellerinizi bir uygulamaya gerçekten yerleştirdiğiniz zamandır.
‫Ancak şimdilik, bazı verileri gizleyerek modelimizin bir uygulama içinde olduğunu simüle edebiliriz.
‫Dolayısıyla bu skorda, eğitim skorundan ziyade test skoruna daha fazla önem verirdim.
‫Bunu aklınızda bulundurun.
‫Şimdi regresyon kodumuzu alalım çünkü bunu yapmayacağız.
‫Bunu zaten birkaç kez gördük, bu yüzden bunu buraya getireceğiz.
‫Skor yöntemini uygulayacağız.
‫Tahminlere ihtiyacımız yok.
‫Yani bir sayı tahmin ettiğimiz için ithal rastgele orman regresyonumuz var.
‫Konut veri çerçevemiz var, X, özellikler hedef değişken dışındaki her şeydir, etiketler
‫hedef değişkendir.
‫Bunu eğitim ve test setlerine ayıracağız.
‫Rastgele orman regresyonu olan model örneğini oluşturacağız.
‫Varsayılan değer 100 olacak şekilde bir tahmin edici ayarlayarak modelimizi basitleştirebileceğimizi unutmayın.
‫İki taneyle başlayıp modelimizin ne kadar zayıf performans gösterdiğini görmeye ne dersiniz?
‫Model oldukça hızlı olmalı çünkü burada 20.000 numuneyi nereye sığdırdığımızı size
‫de bildirmek istiyorum.
‫Ancak tahmin edebileceğiniz gibi bu sayı ne kadar yüksek olursa, modelin Y'ye uyması o kadar uzun sürer.
‫Çünkü unutmayın, bir toplulukta birçok farklı modelin bir kombinasyonu söz konusudur.
‫Yani yalnızca iki tane takıyorsak, takmak için gereken sürenin yalnızca %2'sini alacaktır.
‫100 ve bin ne kadar sürecek?
‫Yüzün on katı kadar.
‫Elbette bu rakamlar, bilgisayarların ölçeklendirilmesi, çoklu işlem ve benzeri nedenlerle %100 doğru
‫olmayabilir.
‫Ancak genel bir kural olarak, burada ne kadar çok tahmininiz varsa, modelinizin oturması o kadar uzun sürecektir.
‫O zaman bunu deneyelim.
‫Tekrar takacağız.
‫Şimdi de gol atacağız.
‫Test verileri üzerinde okul yönteminin kullanılması.
‫Nasıl bir performans sergiliyor?
‫0. 7.
‫Ha?
‫Şimdi bunu yeniden yazalım, böylece şimdilik sadece orada saklayabiliriz.
‫Neden şimdi test ediyorsunuz?
‫Bu iki tahminci ile.
‫Hadi.
‫Bunu 10'a yükseltelim.
‫Ne olursa olsun performansımız artar.
‫Şuna bak.
‫Orada sekiz puan alacağız.
‫Şimdi, burada puanlama yöntemi için kullanılan metriğin ne olduğuna bakmak istersek, bunu nasıl
‫yapabiliriz?
‫Bir regresyon algoritması için docstring dokümanını kontrol edebiliriz.
‫Bu yüzden varsayılan puan yöntemini öğrenemiyorum.
‫Değerlendirme metriği, R-kare değeri için başka bir kelime dizisi olan belirleme
‫katsayısını kullanır.
‫Bu konuda daha fazla bilgi edinmek isterseniz, Wikipedia sayfası harika.
‫Eminim harika YouTube videoları vardır, ancak esasen bu da R kare veya R kare olarak gösterilen
‫katsayı ile ilgilidir.
‫Telaffuz edilen R kare, bağımlı değişkendeki varyasyonun bağımsız değişken tarafından tahmin
‫edilebilen oranıdır.
‫Ve yine, veri bilimi dünyasında pek çok farklı terminoloji vardır,
‫ancak bağımlı değişkenimiz hedefimizdir çünkü konut veri çerçevesi konuta bir göz atalım.
‫DF Yani bu bağımlı değişken Y'dir çünkü varsayımımız bu değişkenin diğer değişkenlere bağlı
‫olduğudur.
‫Bunlara özellikler de deniyor, ancak bağımsız değişkenler olarak da adlandırılıyorlar
‫çünkü bunlar bağımsız olarak birleşerek bağımlı değişkeni oluşturuyorlar.
‫Ben de bu şekilde yorumluyorum.
‫Sizin farklı bir yorumunuz olabilir ama ben bu tür şeyleri böyle yorumluyorum.
‫Ve zaman içinde farklı şeylerin isimleriyle kendi sezgilerinizi oluşturacaksınız.
‫Ama isim özelliklerini seviyorum çünkü bunların hepsi orta gelirli.
‫Bu, tüm bunlarla birlikte hedef değişkeni tahmin etmek için kullandığınız bir özelliktir.
‫Yani bu r kare değeridir.
‫Şimdi onu yükseltelim.
‫50 tahmini denesek nasıl olur?
‫Orada ne oluyor?
‫Yani daha önce yedi sekizdi.
‫Tekrar gol atmanın bu sefer nasıl biraz daha uzun sürdüğünü görün.
‫Biz de 80'e çıkardık.
‫Burayı da unutmayın.
‫Regresyon algoritmaları için varsayılan puan değerlendirme metriğinin R kare olduğunu ve en yüksek değerin 1'e eşit olduğunu
‫hatırlatmak isterim. 0 en düşük 0'a eşittir. 0.
‫Yani modelimiz mükemmel bir şekilde tahmin etseydi.
‫Test değerleri, 1 puan alırız. 0 test değerlerinin ortalamasını tahmin etseydi, 0 puan alırdık.
‫0.
‫R kare fonksiyonu bu şekilde çalışır.
‫Eğer varsa, neden y testi yapalım?
‫Orada tüm bu değerler var.
‫Bu ortalamanın ortalamasını alsaydık, tahminlerimizdeki her bir örnek bunu öngörseydi, R-kare değeri
‫sıfır olurdu.
‫İsterseniz bunu test etmenize izin vereceğim.
‫Ama bunu biraz zorlayalım.
‫100'e çıkalım ve ne alabileceğimize bakalım.
‫Tekrar sayacağız.
‫Sadece 50 kişi olduğumuz zamandan biraz daha uzun sürüyor, sadece iki kişi olduğumuz zamandan çok daha uzun sürüyor.
‫Tamam.
‫Yani daha fazla yükselemeyiz.
‫Görünüşe bakılırsa 80'e yaklaşan bir kırılma noktası var.
‫Farklı değerlerle keşfetmenize izin vereceğim.
‫Ancak bu, modelimizin metriklerini ve puanlamasını değerlendirmenin, tahminlerin kalitesini ölçmenin önemli bir bileşenini
‫ele aldık.
‫Bunu aşmıştık.
‫Yapacağımız bir sonraki şey, puanlama parametresini nasıl kullanabileceğimizi araştırmak olacak.
‫Eğer ilerlemek istiyorsanız, burada puanlama parametresini okuyabilir ve hangi farklı metriklerin olduğunu görebilir
‫ve hangilerinin regresyon hangilerinin sınıflandırma için olduğunu anlayıp anlayamayacağınızı görebilirsiniz.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.