‫Pekâlâ millet, umarım siz de benim kadar heyecanlısınızdır.
‫Neden?
‫Çünkü son düzlükteyiz.
‫Altı numaraya geldik, eğitilmiş bir modeli kaydedin ve yükleyin.
‫Burada tüm bu adımlardan geçtik.
‫Hiper parametre ayarlaması ile modellerimizi nasıl geliştirebileceğimizi gördük.
‫Diyelim ki modelimizi, bunu meslektaşlarımızdan biriyle ya da buna benzer bir şeyle paylaşmaktan
‫mutlu olacak kadar geliştirdiğimiz bir noktadayız ya da müşterilerimizin kullanmak isteyebileceği, tahminlerine
‫erişmek isteyebileceği şekilde dışa aktarıyor, kaydediyor ve uygulamalarımızdan birine koyuyoruz.
‫Bu çizgide bir şey, esasen, eğittiğimiz modelimizi almak istiyoruz.
‫Bu sonuçları aldık, dosyaya aktardık ve böylece sadece Jupyter Notebook'umuzda kalması yerine başka
‫bir yere aktarabilir ve kullanabiliriz.
‫Öyleyse bir başlık altı oluşturalım.
‫Eğitilmiş makine öğrenimi modellerini kaydetme ve yükleme.
‫Çok güzel.
‫Bunu yapabilmemizin iki yolu var.
‫Zincirleme öğrenme modellerini kaydetmenin ve yüklemenin iki yolu vardır.
‫İlk olarak Python'un Pickle Modülünü ele alacağız.
‫İkincisi ise Job Lib modülü ile ilgili.
‫Şimdi Pickle ile bunu nasıl yapabileceğimize bakalım.
‫Bu yüzden ilk iş turşu ithal etmektir.
‫Ve sonra.
‫Ve eğer turşunun ne olduğunu merak ediyorsanız, her zaman olduğu gibi Python turşusuna gidebilirsiniz.
‫Bir şeyin ne olduğundan emin değilsek, onu araştırabiliriz.
‫Yani Python nesne serileştirme.
‫Eğer bunu okuduysanız, pickle modülü bir Python nesne yapısını serileştirmek ve dağıtmak için
‫ikili protokoller uygular.
‫Bizim durumumuzda, Python nesne yapısının ne olduğunu merak ediyorsanız, bizim durumumuzda bir python
‫nesnesi modelimizdir.
‫Örneğin, peynir sınıflandırıcısı demek istiyorsak, ızgara arama parametreleri modelimizden en çok memnun olduğumuzu
‫varsayalım.
‫Yani ızgara arama ile eğittiğimiz rastgele orman sınıflandırıcısı.
‫Eğer bunu dışa aktarmak istersek, bu bizim Python nesnemizdir ve pickle bize bu konuda yardımcı olabilir.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bir python nesnesi olan benliğimizi bir pickle dosyasına nasıl aktarabileceğimize dair bir örnek verelim.
‫Bu yüzden mevcut olanı kaydedin.
‫Model dosyaya.
‫Evet, lütfen.
‫Bunu yapmak için de turşu çöplüğünü kullanacağız.
‫Bizim durumumuzda kaydetmek istediğimiz nesneyi ona ileteceğiz.
‫CLF Izgaramız sınıflandırıcıyı aradı ve sonra ona burada bir isim verebilirsiniz.
‫Bu yüzden open fonksiyonunu kullanmamız gerekiyor.
‫Yani python'un open fonksiyonu dosyaların girdi ve çıktılarıyla ilgilenmek içindir.
‫Ve bizim durumumuzda, sadece rastgele orman modeli bir olarak gideceğiz.
‫Şimdi, bu isimlerle istediğiniz kadar yaratıcı olabilirsiniz.
‫Ekibinizle birlikte karar verdiğiniz bir isimlendirme ya da buna benzer bir şey olabilir.
‫Modelleriniz için bunu kullanıyorsunuz.
‫Ancak bizim durumumuzda, güzel ve basit bir şey yaptım ve Dot Pkl, Pickle File anlamına geliyor
‫ve ayrıca bir dosya yazdığımız için, sağ ikili için WB parametresini geçiyoruz, böylece shift ve enter tuşlarına basarsak.
‫Çok güzel.
‫Bu kurtaracak.
‫Owl grid arama modelini bu dosya adıyla mevcut çalışma dizinimize yerleştirin.
‫Eğer buraya çıkarsak, eğer gidersek, Tanrım, rastgele.
‫Orada iki tane rastgele var, yani rastgele rastgele orman.
‫Yani bu rastgele bir orman, gerçekten rastgele bir k pkl.
‫Ve burada başka model dosyalarının da olduğunu görebilirsiniz.
‫Yani Dot PCO, bu az önce denediğim ve bu da psişik bir iş akışına baktığımız başlangıçta
‫oluşturduğumuz başka bir tane.
‫Ve şimdi bu modellerden birkaçını dışa aktardıysanız, bunları bir model dosyası gibi koymak isteyebilirsiniz.
‫Verilerimizi bir veri dosyasında tuttuğumuz gibi.
‫Bu, dizini düzenlemenin yalnızca bir yoludur, ancak az önce kaydettiğimizi burada görebilirsiniz.
‫Bu saniyeler önceydi.
‫Şimdi, eğer geri gelirsek, bunu nasıl yükleyeceğiz?
‫Bunu Pickle ile de yapabiliriz.
‫Bu yüzden kaydedilmiş bir model yükleyin.
‫Bu yüzden yüklü pickle modelini pickle yüküne eşitleyeceğiz.
‫Şimdi, buradaki avantaj, bir modeli bir pickle dosyasına kaydettiğimiz ve buradaki dizinimizde
‫saklandığı için, modelimizi kullanmak isteyen birinin yukarıda yaptığımız tüm eğitim adımlarından geçmesi gerekmeyecek
‫olmasıdır.
‫Sadece modele erişebilir ve onu yükleyerek tahminlerde bulunabilirler.
‫Bu dosya adını buraya kopyalayabiliriz, ancak sadece GE'nin sekmesine yazacağız.
‫Bunun için sekme otomatik tamamlamayı kullanıyoruz ve şimdi bir dosyayı okuduğumuz için, ikili okuma
‫için RB parametresini geçiyoruz.
‫Harika.
‫Böylece kaydetme modelimize yüklenir.
‫Şimdi bunu kontrol etmenin yolu bazı tahminlerde bulunmaktır.
‫Yani bu modelin gerçekten işe yarayıp yaramadığını görmek için, eğer onu kurtardıysak ve tahminlerde bulunmak için kullanabilirsek,
‫o zaman iyi bir yerdeyiz demektir.
‫Daha önce kendi kendimize yaptığımız tahminlere benzer şekilde şimdi de yüklü turşu modeli tahmini yapmak istiyoruz, burada
‫tam olarak aynı satırı çalıştıracağız, ancak kendi kendimize tahminler yapacağız.
‫Turşu modeli test veri seti üzerinde tahmin eder.
‫Harika.
‫Ve sonra Fred'in değerlendirme fonksiyonunu çağıracağız ve test etiketlerini Preds turşusuyla karşılaştıracağız.
‫Ne varmış burada?
‫Tutarsız sayıda örnek içeren girdi değişkenleri bulundu.
‫Hmm.
‫Ne yaptığımızı biliyorum.
‫Burada bir veri uyuşmazlığı var.
‫Yapmamız gereken şey.
‫Evet.
‫Bu satırı yorumlayıp yeniden oluşturursak, train ve test split'imizi yeniden örneklememiz gerektiğine inanıyorum.
‫Yapmamız gereken de bu.
‫Belki de şimdilik bu satırları yorumlayıp bu hücreyi çalıştıracağım.
‫Buraya geri gel.
‫Bunu yüklüyoruz, bu yüzden burada bir hata olduğuna inanıyorum ve belki de yanılıyorum.
‫Shift tuşuna bastığımızda, X testimiz yukarıda bir yerde örneklenmişti ve doğru şekle geri dönmesi için
‫onu yeniden örneklememiz gerekiyordu.
‫Bunun doğru bir şekilde gerçekleştiğini anlamanın yolu ise karşılaştırma yapmaktır.
‫Dolayısıyla, orijinal GPRS clef tahminlerimizi karşılaştırırsak, yani buradaki değerleri kopyalarsak, bunlar orijinal
‫ızgara arama sınıflandırıcı metrikleridir.
‫Bir bakalım.
‫Yani bu bizim yüklü modelimizin ölçütleri.
‫Doğruluk, 78. 69.
‫Aynı hassasiyet 0. 74, aynı geri çağırma 0. 82 aynı ve F bir puan 0. 78.
‫Yani aynı.
‫Bu, içe aktarmamızın, kaydetmemizin, modelimizin ve onu yeniden içe aktarmamızın gerektiği anlamına gelir.
‫Bu yüzden yükleme doğru şekilde çalıştı.
‫Ve şimdi tekrar, buradaki isimleri istediğiniz gibi değiştirebilirsiniz.
‫Yüklenen değişken adlarıyla aynı.
‫Ancak bu, modellerinizden birini hızlı bir şekilde dosyaya kaydetmek ve daha sonra gerekirse daha sonraki bir tarihte
‫geri yüklemek için Pickle'ı nasıl kullanabileceğinize ve ardından ilk kaydettiğimiz modelle aynı sonuçları elde eden tam olarak
‫aynı yüklenmiş modeli kullanarak tahminler yapabileceğinize dair hızlı bir örnektir.
‫Bir sonraki videoda, bu kez job lib kullanarak aynı şeyi nasıl yapabileceğimizi göreceğiz.