‫Tamam.
‫Başardın.
‫Bak ne kadar ilerledik.
‫Psişik kredi kütüphanesinin çok büyük bir bölümünü ele aldık ve hala bitirmek üzereyiz.
‫Son bölüme geldik, her şeyi bir araya getiriyoruz.
‫Uçtan uca bir iş akışından geçtik.
‫Verilerin nasıl hazır hale getirileceğini gördük.
‫Sorunlarımız için doğru makine öğrenimi modelini nasıl seçeceğimizi gördük.
‫Verilerle oynuyoruz.
‫Tahminlerde bulunmak için kullandık.
‫Eğitilmiş bir modeli değerlendirdik.
‫Eğitimli bir model geliştirdik.
‫Bir tren modeli kaydettik ve yükledik.
‫Şimdi tüm bunları birleştirelim, tüm bunları.
‫Yapabilir miyiz?
‫Şimdi, küçük bir başlık 7 yapalım. 0, hepsini bir araya getiriyorum.
‫İlk şey.
‫Kendinizin sırtını biraz sıvazlayın çünkü çok şey ele aldık ve şu ana kadar her yerde varmış
‫gibi görünüyor ve öyle de.
‫Ancak endişelenmeyin, makine öğrenimi projeleri genellikle bu şekilde başlar.
‫Her yerde bir sürü farklı deney ve kod var.
‫Ve işe yarayan bir şey bulduğunuzda, iyileştirme süreci başlar.
‫Peki şimdi bu iyileştirme süreci neye benzeyecek?
‫Peki, eski güzel araba satış gerilemesi problemimizi hatırlayalım, a. k. a. arabaların satış fiyatını
‫tahmin etmek.
‫Bunu bir örnek olarak kullanacağız ve işleri toparlamak için CI kit kredilerini kullanacağız.
‫CI kitine bir göz atalım, işleri düzenlemek için boru hattını öğrenelim.
‫Boru hattı sınıfını kullanacağız.
‫Şimdi, Boru Hattı'nı bir dizi farklı döngüsel kredi sürecini tek bir vuruşta bir araya getirmenin bir yolu olarak hayal
‫edebilirsiniz.
‫Yani bir fonksiyon yazmaya benziyor, değil mi?
‫Birkaç farklı adım atıyorsunuz ve bunları bir araya getiriyorsunuz.
‫Finalist madenci ile transformatörlerin boru hattı.
‫Yani Transformer veya transform IKEA'nın verileri dönüştürmesi, verileri hazır hale getirmesidir.
‫Ve ardından nihai bir tahmin yapılır.
‫Psişik kredi terimlerinin bir makine öğrenimi modeli olduğunu unutmayın.
‫Yenileme olarak, bu araba satış verilerimiz 1000 satırdır ve burada bazı eksik veriler vardır.
‫Değil mi?
‫Yani burada bir eksiklik var.
‫Burası eksik.
‫Yapmaya çalıştığımız şey, otomobillerin satış fiyatını tahmin etmek için renkli kilometre sayacı kapılarını kullanmak.
‫Şimdi, yine, bu veriler kusurludur çünkü bunu yapabilir misiniz?
‫Bunu çözebilir misin?
‫Yeterli zaman verildiğinde, ne kadara satılacağını anlayabilmeniz için muhtemelen gerçekçi olarak birkaç parametreye,
‫arabalar hakkında birkaç ayrıntıya daha ihtiyacınız olacaktır.
‫O yüzden bu konuda konuşmayı bırakalım.
‫Başlangıç olarak verileri yeniden içe aktarmak için kodu uygulamaya başlayalım.
‫O zaman git oku ve gör.
‫Yapma.
‫Veri klasörümüze kaydettik.
‫Araba satışları genişletilmiş veya veri klasörü yok zincir yukarı değil.
‫Eski araba satışını istiyorum.
‫İşte oldu.
‫Carsales genişletilmiş verileri eksik.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Sonra bir göz atarız.
‫Hızlıca bir göz atacağız.
‫Harika.
‫Yani bu sadece bir rapor.
‫Burada sahip olduğumuz CSV dosyası.
‫Geri gel.
‫Şimdi.
‫Ne demiştik?
‫Bu sütunları kullanmak istediğimizi söyledik.
‫Yani fiyat sütununu tahmin etmek için bu dört sütun.
‫Veri türlerimize bir göz atacağız.
‫Bu yüzden, bir dize olan bir nesne olan make'imiz var.
‫Onlar bir nesne olan renklerdir.
‫Orada bir ip var.
‫Kapılarımızın fiyatlandırılmasını istemiyorum, ki kapıların da bir kategori olduğundan bahsetmiştik.
‫Yani kilometre sayacı bizim sayısal sütunumuz.
‫Peki verilerimiz için ne yapmamız gerektiğini hatırlıyor musunuz?
‫Üzerinde bir makine öğrenimi modeli oluşturmadan önce hepsinin sayısal formatta olduğundan emin olmalıyız.
‫Bir makine öğrenimi modeli oluşturmadan önce karşılaştığımız
‫bir başka küçük engel daha var ve bu da, eğer bazı sütunlarımızda null değerler varken bazı sütunlarımızda null değerler varsa, her
‫bir sütunumuzda 50 eksik veri noktası olması.
‫Bu da makine öğrenimi modellerinde büyük bir hayırdır, verilerin sayısal olduğundan ve eksik değer olmadığından
‫emin olmamız gerekir.
‫Açılış konuşmamıza geri dönüyoruz.
‫Tüm veriler sayısal olmalıdır.
‫Bunlar hatırlanması gereken şeyler, değil mi?
‫Ve kayıp değer olmamalıdır.
‫Tamam.
‫Şuna bir bakalım.
‫O halde yapmamız gereken şey, tüm bunları bir araya getirmek istiyorsak, bunu daha önce yapmış olmamızdır.
‫Verilerin doldurulduğunu ve dönüştürüldüğünü gördük.
‫Ancak bu kez bunu yapmak için bir boru hattı kullanmak istiyorsunuz.
‫Böylece medyum öğrenir.
‫Pipeline'ın ana girdisi, adım adı ve gerçekleştirilecek eylemi içeren bir tuple içeren bir liste olan adımlardır.
‫Bunu birazdan göreceğiz ama sadece üzerinden konuşuyoruz.
‫Ve bizim durumumuzda, bizim adımlarımız nelerdir?
‫Öncelikle eksik verileri tamamlamamız gerekiyor.
‫Ardından verileri sayılara dönüştürün ve üzerinde bir makine öğrenimi modeli oluşturun.
‫O zaman yapalım.
‫Buradan gideceğiz.
‫Bunu yapmak istiyorum.
‫Yani hepsi tek bir hücrede.
‫Yapmamız gerekenlerle ilgili adımlarımızı buraya koyalım.
‫Adımlar.
‫Hepsini tek bir hücrede yapmak istiyoruz.
‫Hepsini tek bir hücrede yapabilir miyiz?
‫Çünkü daha önce bunu yapmak için epeyce uğraşmak gerekiyordu.
‫Ama bir bakalım, yaptığımız şey bu.
‫Bu, boru hattını kullanan arıtma sürecimizdir.
‫Yani birinci adım eksik verileri doldurmaktır.
‫İkinci adım ise verileri sayılara dönüştürmektir.
‫Harika.
‫Üçüncü adım ise veriler üzerinde bir model oluşturmaktır.
‫Tamam.
‫Çatlaklar, eklemler, parmaklar hazır.
‫Hadi yapalım şu işi.
‫Eğer bu konuyu çok hızlı geçiyormuşum gibi görünüyorsa, size şunu söyleyeyim, burada boru hattı dışında
‫ele almadığımız hiçbir şey yok.
‫Ancak önceki videolarda öğrendiklerimizden, buradaki belgeleri okuyarak tam olarak neler olup
‫bittiğini çıkarabileceksiniz.
‫Yani import PANDAS PD'dir çünkü tüm bunları tek bir hücrede yapmak ve ardından scalar compose'dan yapmak istiyoruz.
‫Kolon transformatörünü hatırlıyor musunuz?
‫Ve sonra Skyline'dan, burada yararlanacağımız boru hattı sınıfını içe aktaracağımız
‫yer burasıdır, import pipeline.
‫Ve sonra Skyline Compute'tan simple ve pewter'ı içe aktaracağız.
‫Verilerimizi içe aktarmak için kullanacağımız şey budur.
‫O halde eksik verileri doldurun.
‫Ve sonra ufuk çizgisinden nokta ön işleme.
‫Bir sıcak kodlayıcıyı içe aktarın.
‫Verilerimizi sayılara dönüştürmek için yapacağımız şey budur ya da pardon, verilerimizi sayıya dönüştürmek
‫için kullanacağız.
‫Verileri hazır hale getirmek için kullanacağımız girdiler bunlardır.
‫Sonra bir sonraki modelleme.
‫Skyline Ensemble'dan.
‫Güvenilir rastgele ormanlarımızı içe aktarmak bizi geriletir çünkü bir sayıyı tahmin etmesini isteriz.
‫Ve sonra skylon model seçiminden içe aktarın.
‫Yanlış anlamışız.
‫Evet, bu yanlış görünüyor.
‫Yazım hatalarına eğilimli olduğum biliniyor.
‫Tren testi ayrımı.
‫Ve ızgara arama CV'si istiyoruz çünkü daha önce ızgara aramanın kullanıldığını gördük, bu da rastgele orman
‫saldırganımız için bazı optimum parametreleri arayacak.
‫Tamam, şimdi rastgele tohum ayarlayacağız, bu yüzden numpy'yi MP NP rastgele tohum 42 olarak içe aktaracağız.
‫Harika.
‫Şimdi bütünlük için, hepsini tek bir hücrede yapmak için, verileri yeniden içe aktaracağız.
‫Verileri içe aktarın ve eksik etiketlere sahip satırları bırakın.
‫Yani veri eşittir PD, CSV değil.
‫Veri klasörümüze gideceğiz.
‫Bunun bir dize olması gerekir.
‫Ben de araba satışına gidiyorum.
‫Genişletilmiş eksik veri.
‫Bu, bin güllü versiyonun peşinde olduğumuz versiyon ve daha sonra eksik etiketleri olan gülü bırakmak için veri
‫nokta bırakmaya gideceğiz ve bir alt küme bunu fiyat sütununa eşit olarak ayarlayacaktır çünkü tahmin etmek istediğimiz
‫şey budur ve bu bizim etiketimizdir ve eşittir doğru yerine gideceğiz.
‫Tamam, yaptığımız şey bunu buraya kopyalamak ve şimdi düşürdük.
‫Eksik fiyat değerleri içeren satırlar.
‫Yani bir. k. a. eksik etiketler.
‫Şimdi burada yapacağımız şey, veri setinin farklı özelliklerini ve bu veriler
‫üzerinde yer almasını istediğimiz farklı dönüştürücü boru hatlarını tanımlamaya başlamaktır.
‫Peki buraya geri dönersek, hangi dönüşümleri yapmamız gerekiyor?
‫Renklerimizi sayılara dönüştürmemiz gerekiyor.
‫Buradaki tüm sütunların eksik değerlerini doldurmamız gerekiyor.
‫Ve kapılarımızı değiştirmemiz gerekiyor çünkü bu da bir kategori.
‫Bunu kategorik bir değer olarak değiştirmemiz gerekiyor.
‫Yani gerçekten bileceğiz.
‫Kapılar hakkında söylediklerimi unut.
‫Kodda aslında ne yaptığımızı görelim.
‫Bu yüzden farklı özellikler ve dönüştürücü boru hatları tanımlayın.
‫Yani kategorik özelliklerimiz için, kapılar, kapılar özel bir durumdur çünkü zaten sayısaldır.
‫Kategorik özellikler eşittir marka.
‫Şimdi burada yapacağımız şey bir kategorik dönüştürücü oluşturmak.
‫Yani bu sadece verilerin değiştirilmesi anlamına gelir.
‫Bunu yapmak için de bir boru hattı kullanacağız.
‫Boru hattını ilk kez görüyoruz, ancak boru hattındaki adımlar ilk olacak.
‫Eksik değerleri bir ithalatçı ile dolduracağız.
‫Yani boru hattı girdilerinin adım atması gereken yer burası, değil mi?
‫Birbiri ardına tuple listesi olarak.
‫Bunun gerçekleştiğini görelim.
‫Adı Importer'dır ve bunun gerçekleştirilecek eylem olduğunu hatırlayacağız.
‫Yani basit bilgisayar stratejisi sabite eşittir ve ardından dolgu değeri eksik olacaktır.
‫Dolayısıyla, bu özel durumda neler olduğunu anlayabilirsiniz.
‫İtham edilen yer.
‫Kayıp dizenin sabit değerine sahip kategorik özellikler.
‫Şimdi bir sıcak kodlayıcı oluşturacağız ve bir sıcak kodlayıcıya gideceğiz.
‫Ve bilinmeyenle başa çıkmak için.
‫Yani daha önce görülmemiş sütunlar.
‫Onları görmezden gelmesini söyleyeceğiz.
‫Harika.
‫Sonra da tüm bunları sıraya dizdiğimizden emin olacağız.
‫Yani burada bir şeyi gözden kaçırmamız gerekecek.
‫Parantezlerimizin nerede olduğunu kontrol etmeliyim.
‫Burada bir eksik var.
‫İşte oldu.
‫Bunun yarısı, eksik parantezlerin nerede olduğunu bulmaktır.
‫Ve sonra kapı özelliği.
‫Kapı özelliğimizi eşittir kapılar olarak tanımlayacağız.
‫Ve yine aynı şey.
‫Bu yüzden bir kapı transformatörü oluşturacağız.
‫Kapı trafosu eşittir boru hattı.
‫Tekrar ediyorum, bir boru hattı kullanıyoruz çünkü tüm bunlar birazdan anlamlı hale gelecek.
‫Doğru.
‫Neden?
‫Boru hatları kuruyoruz.
‫Bunu yapmak için basmamız gerekiyor.
‫Impute to.
‫Şimdi aynı şeyi tekrar yapmak istiyoruz.
‫Basit bir bilgisayar.
‫Ve strateji sabit olacak ve kapılarımız için tam değer sadece dört ile dolduracağız
‫çünkü dört Kapılar sütunundaki çoğunluk sayısıdır.
‫Daha sonra sayısal özellikler istiyoruz.
‫Yani sayısal özelliklerimiz kilometre sayacı sütunumuzdur.
‫Cam.
‫Harika.
‫Ve sonra bir sayısal dönüştürücü eşittir oluşturacağız.
‫Yapacağımız ilk şey boru hattı adımlarını eşitlemek.
‫Ve sonra tekrar, burada değerler yüklememiz gerekiyor.
‫Öyleyse itham et.
‫Basit bir bilgisayar.
‫Strateji eşittir ana.
‫Yani bu, sayısal sütunları dolduracağı anlamına gelir.
‫Bizim durumumuzda, stratejiye sahip kilometre sayacı, kilometre sayacı sütununun ana değerini alacağı
‫ve kilometre sayacındaki tüm eksik satırları geri kalan değerlerin ortalamasıyla dolduracağı anlamına gelir.
‫Vay be.
‫Bu çok fazlaydı.
‫Şimdi, hala bitmedi.
‫Sorun değil.
‫Ön işleme adımlarını ayarlayacağız.
‫Bu yüzden ne yapmamız gerektiğini hatırlayın.
‫Eksik verileri tamamlamamız gerekiyor.
‫Yani bu bizim ön işlememizin bir parçası.
‫Bu ikisi verilerimizi ön işleme tabi tutuyor.
‫Bu da verilerin modellenmesidir.
‫Dolayısıyla, ön işleme adımlarımız eksik verileri doldurmak ve verileri sayılara dönüştürmek olacaktır.
‫Böylece bunu yapabilir, eksik değerleri doldurabilir ve ardından sayılara dönüştürebiliriz.
‫Bir önişlemci oluşturmak için, sütun dönüştürücü sekmesi otomatik tamamlama özelliğini kullanarak bir önişlemci oluşturacağız ve bunu
‫aktaracağız.
‫Kolon transformatörü transformatörleri eşit alır.
‫Ve şimdi bu, verilerimiz üzerinde yapmak istediğimiz dönüşümlerin bir listesi olacak.
‫Ve bizim durumumuzda, kısaca kategorik anlamına gelen Cat adında bir tane var.
‫Kategorik transformatörden geçecek.
‫Ve burada tanımladığımız dönüşümlerin, kategorik dönüştürücünün basit bilgisayar değerini
‫eksik ve bir sıcak ve kod markası ve rengiyle doldurmasını istiyoruz.
‫Bunların kategorik özellikler üzerinde gerçekleştirilmesini istiyoruz.
‫Kategorik özellikleri tamamlamak için su sekmesine basın.
‫Harika.
‫Şimdi bir tık daha atıyoruz.
‫Şimdi aynı adımları atmasını istiyoruz, ancak bu sefer kapı transformatörünü kullanarak.
‫Bu da kapı sütununu dört sabit değeriyle dolduracaktır.
‫Böylece kapı özelliğine geçebiliriz.
‫Harika.
‫Ve son olarak, sayısal transformatörümüzü alacak olan num transformatörünü kullanarak bitirmek istedim.
‫Ve çal.
‫İtham.
‫Sayısal özellikler üzerinde.
‫Sadece bir özellik olduğunda güzel.
‫Dolayısıyla, çoğul olarak özellikler muhtemelen doğru değildir.
‫Ve şimdi ön işlememizi yaptığımıza göre, verilerimiz dolduruluyor, eksik değerler dolduruluyor
‫ve ardından sayılara dönüştürülüyor.
‫Burada yaptıklarımızı kullanarak.
‫Bir sonraki adım, bir ön işleme ve modelleme hattı oluşturmaktır.
‫Bunu belki de tahmin edemeyeceğiniz şekilde yapabiliriz çünkü bir ön işleme ve modelleme
‫hattı oluşturmanız gereken yerde boru hattı kelimesini kullandım.
‫Şimdi esasen yaptığımız şey, ön işleme adımlarımızı bir modelleme adımıyla bir araya getirmektir ve
‫birden fazla adım olduğu için bunları birleştirmek için bir boru hattı kullanacağız.
‫Yani model eşittir boru hattı.
‫Tuple'lar içeren bir liste olan adımları iletin.
‫Ve bu da adı.
‫Yani bu bir önişlemci adımıdır.
‫Ve bunu önişlemciye aktaracağız.
‫Dolayısıyla, boru hattımızdaki ilk adım, model boru hattımız, bunun üzerinden geçmektir.
‫Ve sonra bir sonraki adım.
‫Buraya küçük bir virgül koyun ve başka bir dokunuş oluşturmamız gerekiyor.
‫Bu da bizim rastgele orman saldırgan modelimiz olacak.
‫Harika.
‫Şimdi Ön İşlemeden geçecek olan model boru hattımızı kurduk.
‫Ön işleme tamamlandıktan sonra, üzerinde rastgele bir orman sınıflandırıcısı oluşturacaktır.
‫Verilerimizi hazırlayabiliriz.
‫Yani bölünmüş veri X, veri düşüşüne eşittir.
‫Fiyat sütununu kaldıracağız çünkü tahmin etmek istediğimiz sütun bu.
‫Erişim bire eşit olacak.
‫Y veri fiyatı olacaktır.
‫Ardından her zaman yaptığımız gibi x eğitim x test oluşturacağız.
‫Y train y test eşittir train test, split x y test boyutu, biz 0 kullanacağız. 2.
‫Sonra da modeli yerleştirip puanlayacağız.
‫Bu bir model yunus x train y train now model skoru.
‫X testi.
‫Neden test?
‫Oh.
‫Nerede yanlış yaptık.
‫Bilinen bir şey.
‫Bir yazım hatası var.
‫Tabii ki var.
‫Kulp bilinmiyor.
‫İşte oldu.
‫Değiştir şunu.
‫Vay be.
‫Başardık.
‫Boru hattı sınıfından yararlanarak tüm boru hattını tek bir hücrede yaptık.
‫Şimdi ne yaptığımızı gözden geçirelim.
‫Verilerimizi hazır hale getirmek için sınıfları içe aktardık.
‫Pandas sütun dönüştürücü boru hattı sembolü ve bir sıcak kodlayıcı periyodu.
‫Modellememizi yapmak için sınıfları içe aktardık, böylece rastgele orman baskılayıcı eğit test bölme ızgarası
‫arama CV.
‫Sonuçlarımızın tekrarlanabilir olması için rastgele bir tohum ayarladık.
‫Ardından farklı özellikler ve dönüştürücü boru hatları tanımlıyoruz.
‫Yani burada kategorik özellikleri, kapı özelliğini, sayısal özelliği tanımlıyoruz.
‫Daha sonra her biri için boru hattımızın yalnızca eksik değerleri değil, aynı zamanda sıcak kodlamayı da gerçekleştirmesi
‫için birkaç adım oluşturduk.
‫Yani sayı olmayan tüm verilerimizi sayıya dönüştürün.
‫Ve sonra bir ön işleme adımı oluşturduk.
‫Buradaki tüm boru hatlarımızı aldı.
‫Kategorik özellikler üzerinde atmak istediğimiz adımları kapı özelliği ve sayısal özellik
‫üzerinde atmak.
‫Ardından tüm bu adımları bir araya getirmek için başka bir boru hattı oluşturduk.
‫Verilerimizi sadece önceden işlemek ve sonra modellemekle kalmamak.
‫Böylece verilerimizi X ve Y olarak, ardından da eğitim ve test olarak ayırırız.
‫Model fit dediğimizde, bu boru hattını çalıştıracak olan bu değişkeni çağıracaktır.
‫Bu da doğal olarak önişlemci adımını çağıracak, bu da doğal olarak bu üç adımı çalıştıracak
‫olan bu boru hattını çalıştıracak.
‫Ne düşündüğümü biliyorsun, Daniel, bu kadar çok şey varken, ama burada baktıklarına
‫geri dönersen, adım adım ilerleyebileceğini ve tamam, neler olduğunu bir araya getirmeye başlıyorum
‫diyebileceksin.
‫Ve şimdi bunu ilk yaptığımız yere geri dönerseniz, verileri pandalarla doldurursanız, verileri
‫Skylon ile doldurursanız ve ardından araba satış problemimiz üzerinde modellerseniz, bunu bir dizi farklı hücre üzerinde yaptığımızı
‫ve şimdi yaptığımızı göreceksiniz.
‫Bazı yorumlar hariç 55 satır kodla tam gelişmiş bir makine öğrenimi modeli oluşturuyoruz ve kendimize karşı
‫dürüst olursak muhtemelen bunu düzenleyebiliriz.
‫Ama şimdi görmeye başladığınız şey, başlangıçta makine öğreniminin her şey boyunca çok deneysel olduğudur.
‫Çok deneysel.
‫Bu yüzden başlangıçta yapılması gereken her yerde kod yazmak, farklı şeyler denemek ve nasıl çalıştıklarını görmektir.
‫Ve sonunda bunu böyle bir şeye indirgeyebilir, hepsini bir boru hattındaki büyük bir hücreye koyabilir,
‫yol boyunca bulduğunuz adımlardan geçebilirsiniz.
‫Şimdi, elbette, muhtemelen hiper parametre ayarını kullanarak bunu geliştirmek isteriz ve bir sonraki
‫videoda bakabileceğimiz şey, normal bir modelle nasıl yapıldığını gördüğümüzden biraz farklı bir boru hattı ile hiper parametre
‫ayarının nasıl kullanılacağıdır.
‫Bu yüzden biraz ara verin ve burada yaptıklarımızı gözden geçirin, çünkü çok şey yaptık.
‫Tamamını alamazsanız endişelenmeyin.
‫Boru hattını okumadım.
‫Psişik kredi dokümantasyonu sınıfı ve dokümantasyonda yaptıklarımızı burada yaptıklarımızla eşleştirip eşleştiremeyeceğinize
‫bakın.
‫Aksi takdirde.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.
‫Bakalım bu skoru geliştirebilecek miyiz?