Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow, Pandas ne amaçla kullanılır?

 

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow

Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme alanlarında en sık kullanılan kütüphaneler arasındadır. Her birinin kendine has özellikleri ve kullanım alanları vardır:

Scikit-Learn: Python programlama dilinde yazılmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Özellikle basit ve etkili araçlar sağlamasıyla tanınır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Veri madenciliği ve veri analizi için çok kullanışlıdır ve genellikle giriş seviyesi ve orta seviye ML projelerinde tercih edilir.

Keras: Yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), ve Theano üzerinde çalışabilir. Kullanım kolaylığı sayesinde, özellikle derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde prototipleme yapmak isteyen geliştiriciler tarafından tercih edilir.

TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir. Geniş çapta kullanımı ve esnek yapısı ile karmaşık makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında sıkça kullanılır. TensorFlow, özellikle büyük ölçekli ve karmaşık derin öğrenme projelerinde popülerdir.

Bu üç kütüphane, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında çok sayıda araştırmacı ve geliştirici tarafından kullanılmaktadır ve geniş bir kullanıcı kitlesi ve topluluk desteğine sahiptirler. Her biri, farklı ihtiyaç ve beceri seviyelerine hitap edebilir, bu yüzden projenizin gereksinimlerine göre en uygun olanı seçmek önemlidir.

Pandas ne amaçla kullanılır?

Pandas, makine öğrenimi (ML) ve veri analizi için oldukça popüler bir Python kütüphanesidir, ancak kullanım alanı ve amacı Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi kütüphanelerden farklıdır. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için tasarlanmıştır ve özellikle veri temizleme, dönüştürme ve analizi işlemlerinde çok kullanışlıdır.

Pandas'ın ML ve veri bilimi uygulamalarında daha az kullanıldığı söylenemez; aslında, veri işleme ve hazırlama aşamalarında oldukça merkezi bir role sahiptir. Makine öğrenimi projelerinin çoğu, verileri anlamlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için Pandas'a büyük ölçüde bağımlıdır. Bu işlemler genellikle modelleme aşamasından önce gerçekleşir ve Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphanelerle birlikte kullanılır.

Özetle, Pandas daha az kullanılmaz; sadece farklı bir amaca hizmet eder. Veri bilimi ve makine öğrenimi süreçlerinde, veri işleme ve analizi için Pandas genellikle ilk adımdır ve bu adımı takiben Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphaneler modelleme ve öğrenme süreçlerinde kullanılır. Her biri, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinin farklı aşamalarında kritik öneme sahiptir.

Pythonda eğittiğim ml modelini nasıl export edebilirim? AWS Lamda veya AWS SageMaker'da nasıl çalıştırabilirim? Bağımlılıkları nasıl yönetirim?

Pythonda eğittiğim ml modelini nasıl export edebilirim?

Python'da eğittiğiniz bir makine öğrenimi (ML) modelini dışa aktarmak için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. En yaygın kullanılan yöntemlerden biri pickle kütüphanesini kullanmaktır. pickle, Python nesnelerini saklamak veya iletmek için kullanılan bir serileştirme yöntemidir. İşte basit bir örnek:

python

Copy code

import pickle

# Modelinizi eğitin (örnek olarak 'model' değişkeni kullanılmıştır)

# model = ...

# Modeli bir dosyaya kaydetme

with open('model.pkl', 'wb') as file:

    pickle.dump(model, file)

Bu kod, eğitilmiş modelinizi model.pkl adlı bir dosyada saklar. Daha sonra bu modeli başka bir Python script'inde veya ortamında yüklemek için şu şekilde yapabilirsiniz:

python

Copy code

import pickle

# Modeli dosyadan yükleme

with open('model.pkl', 'rb') as file:

    loaded_model = pickle.load(file)

# Yüklenen modeli kullanma (örneğin, tahmin yapma)

# prediction = loaded_model.predict(...)

Alternatif olarak, özellikle Scikit-Learn gibi bazı kütüphaneler kendi model kaydetme/yükleme fonksiyonlarına sahiptir. Örneğin, joblib kütüphanesi, büyük Numpy dizileriyle çalışırken pickle'dan daha etkilidir:

python

Copy code

from joblib import dump, load

# Modeli bir dosyaya kaydetme

dump(model, 'model.joblib')

# Modeli dosyadan yükleme

loaded_model = load('model.joblib')

Bu yöntemler, Python'da eğittiğiniz ML modellerini kolayca kaydetmenize ve gerektiğinde yüklemenize olanak tanır. Modelinizi başka bir makineye taşımadan önce, modelin eğitildiği ortamda kullanılan tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların hedef ortamda da yüklü olduğundan emin olun.

User

Eğittiğim mpdeli AWS lamda'da çalıştırmak için ne yapmalıyım?

ChatGPT

AWS Lambda'da eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini çalıştırmak için birkaç adım izlemeniz gerekmektedir. İşte genel bir rehber:

Modeli Dışa Aktarma: Öncelikle, yukarıda bahsedildiği gibi modelinizi pickle veya joblib gibi bir yöntemle dışa aktarın.

Lambda Fonksiyonunu Hazırlama:

Lambda fonksiyonunuz için bir Python script'i oluşturun.

Bu script, modelinizi yüklemeli ve gelen isteklere göre tahminler yapmalıdır.

AWS Lambda'nın desteklediği Python sürümünü kullanın.

Bağımlılıkları Yönetme:

Modelinizin çalışması için gerekli olan tüm Python kütüphanelerini içeren bir requirements.txt dosyası oluşturun.

Bu kütüphaneleri bir sanal ortamda yükleyin ve Lambda deployment paketinizin içine dahil edin.

Deployment Paketi Oluşturma:

Lambda fonksiyonunuz ve tüm bağımlılıkları, dışa aktardığınız model dosyası dahil, bir ZIP dosyasında paketlenmelidir.

Bu paket, Lambda fonksiyonunuzun kodunu ve tüm gerekli kütüphaneleri içermelidir.

AWS Lambda'ya Yükleme:

Oluşturduğunuz ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.

Lambda fonksiyonunuza uygun bir bellek boyutu ve zaman aşımı süresi atayın. Makine öğrenimi modelleri genellikle daha fazla hesaplama kaynağı gerektirebilir.

API Gateway Entegrasyonu (İsteğe bağlı):

Lambda fonksiyonunuzu dış dünyaya açmak için AWS API Gateway ile entegre edebilirsiniz.

Bu, HTTP(S) istekleri üzerinden Lambda fonksiyonunuza erişim sağlar.

Test ve İzleme:

Lambda fonksiyonunuzu test edin ve beklenen çıktıları alıp almadığınızı kontrol edin.

AWS CloudWatch kullanarak fonksiyonunuzun perform

ansını ve loglarını izleyin.

Bu süreç, makine öğrenimi modelinizi AWS Lambda'da çalıştırmak için gereken temel adımları kapsamaktadır. Ancak, her adımda dikkate alınması gereken birkaç önemli nokta bulunmaktadır:

Model Boyutu: AWS Lambda'nın belirli sınırlamaları vardır, örneğin her Lambda fonksiyonu için maksimum deployment paketi boyutu (sıkıştırılmış halde 50 MB, sıkıştırılmamış halde 250 MB). Eğer modeliniz bu sınırlamaları aşıyorsa, modelinizi Amazon S3 gibi bir hizmette saklamayı ve Lambda fonksiyonunuzun çalıştırılması sırasında bu modeli dinamik olarak yüklemeyi düşünebilirsiniz.

Soğuk Başlatma Süresi: Lambda fonksiyonları "soğuk başlatma" süresi gerektirebilir, bu da ilk isteklerin daha uzun sürebileceği anlamına gelir. Bu, özellikle büyük modeller ve kütüphaneler kullanıldığında önemli olabilir.

Hafıza ve Zaman Aşımı Ayarları: Modelinizin karmaşıklığına ve boyutuna bağlı olarak, Lambda fonksiyonunuz için yeterli hafıza ve zaman aşımı süresi ayarlamak önemlidir. AWS Lambda, belirli bir hafıza boyutu ve maksimum çalışma süresi sınırı sunar, bu yüzden bu sınırları aşmamak için dikkatli olun.

Güvenlik ve Erişim Kontrolü: Modelinize kimlerin erişebileceğini kontrol etmek için AWS IAM rolleri ve politikalarını doğru şekilde yapılandırın.

Bu adımları takip ederek, Python'da eğittiğiniz makine öğrenimi modelini AWS Lambda üzerinde başarıyla çalıştırabilir ve gerekli olan API entegrasyonlarıyla web uygulamaları veya diğer hizmetlerle entegre edebilirsiniz.

Modeli mesela panda ile eğittiysem , tahmin yaparken tekrar panda yı lamda projeme eklemek zorunda mıyım?

Evet, eğer modelinizi eğitirken Pandas gibi bir kütüphaneyi kullandıysanız ve modelinizi tahmin yaparken de bu kütüphanenin özelliklerini kullanıyorsanız, AWS Lambda projesine bu kütüphaneyi eklemeniz gerekecektir. AWS Lambda'da bir model çalıştırmak, yerel bir ortamda çalıştırmakla benzerdir; modelinizin çalışması için gerekli olan tüm kütüphaneleri ve bağımlılıkları sağlamanız gerekir.

Örneğin, eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için girdi verilerini Pandas DataFrame'ine dönüştürmeniz gerekiyorsa, Lambda fonksiyonunuzun çalışma ortamında Pandas'ın bulunması şarttır. Lambda fonksiyonunuzu hazırlarken, modelinizle birlikte kullanacağınız tüm kütüphaneleri içeren bir requirements.txt dosyası oluşturmalı ve bu dosyadaki kütüphaneleri Lambda deployment paketinize eklemelisiniz.

Bu işlem genellikle şu adımları içerir:

requirements.txt dosyasını oluşturun ve içine gerekli kütüphaneleri yazın (örneğin pandas).

Bir sanal ortamda (virtualenv veya conda kullanarak) bu kütüphaneleri yükleyin.

Sanal ortamdaki kütüphaneleri ve Python script'inizi bir ZIP dosyasına paketleyin.

Bu ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.

Bu şekilde, Lambda fonksiyonunuz çalıştırıldığında, tahmin yapmak için gereken tüm kütüphanelere erişim sağlamış olursunuz. Bu adımlar, Lambda'nın sınırl

amaları ve kaynak kısıtlamaları göz önünde bulundurularak dikkatlice yapılmalıdır. Örneğin, Pandas gibi kütüphaneler nispeten büyük olabilir ve Lambda'nın depolama alanı sınırlamalarına takılabilir. Bu durumda, gereksiz kütüphane bağımlılıklarını azaltmak ve paket boyutunu optimize etmek önemlidir.

Eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için sadece Pandas'ın belirli özelliklerine ihtiyaç duyuyorsanız, alternatif hafif kütüphaneleri kullanmayı düşünebilirsiniz. Örneğin, basit veri manipülasyonları için numpy veya csv modülü gibi daha hafif alternatifler yeterli olabilir. Bununla birlikte, modelinizin doğruluğu ve performansı üzerindeki etkileri dikkate almak önemlidir.

Son olarak, AWS Lambda üzerinde makine öğrenimi modelleri çalıştırmak genellikle daha karmaşık ve kaynak yoğun olabileceğinden, alternatif servisleri (örneğin, Amazon SageMaker) değerlendirmek de faydalı olabilir. Bu tür servisler, makine öğrenimi modellerini yönetmek ve ölçeklendirmek için daha fazla esneklik ve özelleştirme imkanı sunar.

Amazon SageMaker'da nasıl çalıştırabilirim?

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modellerinizi eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz, tamamen yönetilen bir hizmettir. Modelinizi SageMaker'da çalıştırmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

Modelinizi SageMaker'a Aktarma:

Öncelikle, modelinizi bir Amazon S3 bucket'ına yükleyin. Eğer modelinizi yerelde pickle veya benzeri bir yöntemle kaydettiyseniz, bu dosyayı S3'e aktarın.

Modelinizi eğitirken kullandığınız tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların bir listesini hazırlayın.

SageMaker Modeli Oluşturma:

SageMaker'da bir model oluşturun. Bu, modelinizi tanımlayan ve nasıl dağıtılacağını belirleyen bir yapılandırmadır.

Model oluştururken, modelinizi sakladığınız S3 bucket'ının yolunu ve eğitimde kullandığınız Docker konteyner imajını belirtin.

SageMaker Endpoint'i Oluşturma:

Modelinizi dağıtmak için bir SageMaker endpoint'i oluşturun. Bu endpoint, modelinize dış dünyadan erişim sağlar.

Endpoint oluştururken, modelinizin trafiğe nasıl cevap vereceğini ve kaynaklarını nasıl ölçeklendireceğini belirleyin.

Modeli Test Etme:

Oluşturduğunuz endpoint üzerinden modelinize tahmin istekleri göndererek test edin. Bu, genellikle bir HTTP POST isteği göndererek yapılır.

Modelinizin beklediğiniz sonuçları üretip üretmediğini kontrol edin.

İzleme ve Yönetim:

SageMaker, modelinizin performansını izlemek ve yönetmek için araçlar sunar. Örneğin, otomatik ölçeklendirme, logging ve güvenlik özelliklerini kullanabilirsiniz.

SageMaker'ın A/B testi gibi özelliklerini kullanarak modelinizin farklı versiyonlarını da test edebilirsiniz.

Güvenlik ve Erişim Kontrolü:

AWS IAM rolleri ve politikalarını kullanarak modelinize kimlerin erişeb

ileceğini kontrol edin.

SageMaker endpoint'lerinize güvenli erişimi sağlamak için gerekli güvenlik protokollerini ve şifrelemeleri uygulayın.

Optimizasyon:

Modelinizi ve endpoint'lerinizi performans, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından optimize edin.

İhtiyaçlarınıza göre uygun kaynakları (örneğin, CPU veya GPU türleri) ve ölçeklendirme politikalarını seçin.

Dağıtım Sonrası Eylemler:

Modeliniz kullanımda olduğu sürece, girdi verilerinin ve tahmin sonuçlarının sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesi önemlidir.

Gerekirse modeli güncelleyin veya yeniden eğitin.

Amazon SageMaker, esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak, farklı büyüklükteki makine öğrenimi projeleri için ideal bir platformdur. Gelişmiş özellikleri ve yönetilen hizmetleri sayesinde, modelinizin dağıtım ve yönetim süreçlerini kolaylaştırır. SageMaker üzerinde çalışmak, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve yönetimini büyük ölçüde basitleştirebilir ve daha hızlı ve etkin bir şekilde gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonunu sağlayabilir.

Naive Bayes: Basit, ancak etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır : Örnek bir veri seti verip bunu bana bir aptala anlatır gibi anlatıp bunu anlamlı ikiden fazla özellikli büyük bir veri setiyle ve python kodunu tam verip ve veri setini ekrana yazarak ve ardından çalıştırarak ve Yaptığın uygulamanın grafiğini çizerek anlatır mısın?

Elbette, Naive Bayes sınıflandırıcıyı basit bir örnek üzerinden anlatayım. Naive Bayes, istatistiksel bir sınıflandırma tekniğidir ve özellikle büyük veri kümelerinde hızlı ve etkilidir. Temel prensibi, her özelliğin diğerlerinden bağımsız olduğu varsayımına dayanır.

Örnek olarak, insanların outdoor aktivitelerine katılma eğilimlerini cinsiyet, yaş ve mevsime göre sınıflandıran basit bir veri seti kullanacağım. Veri setimiz şu şekilde olsun:

Cinsiyet: Erkek (E) veya Kadın (K)

Yaş: Genç (G) veya Yaşlı (Y)

Mevsim: Yaz (Yaz) veya Kış (Kış)

Outdoor Aktiviteye Katılma: Evet (E) veya Hayır (H)

Örnek veri setimiz şöyle olabilir:

Cinsiyet Yaş Mevsim Aktivite

E G Yaz E

K Y Kış H

E Y Yaz E

K G Kış H

E G Kış E

... ... ... ...

Bu veri seti üzerinde Naive Bayes sınıflandırması yapacağız. Python'da bu işlemi yapmak için pandas veri işleme kütüphanesini ve sklearn kütüphanesinin Naive Bayes modülünü kullanacağız. İlk olarak, bu örnek veri setini oluşturacağım ve ardından Naive Bayes modelini eğitip, bir test verisi üzerinde modelimizin tahminini göstereceğim. Sonrasında da modelin performansını değerlendireceğiz.

Tabii, aşağıda sizinle paylaştığım Python kodu, Naive Bayes sınıflandırmasını gerçekleştirmek için kullanılan adımları içerir. Bu kod, veri setinin oluşturulmasından modelin eğitilmesine, tahmin yapılmasına ve son olarak performansın değerlendirilmesine kadar olan süreci kapsar:

import pandas as pd


from sklearn.model_selection import train_test_split


from sklearn.naive_bayes import GaussianNB


from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix


import matplotlib.pyplot as plt


import seaborn as sns






# Örnek veri setini oluşturma


data = {



      'Cinsiyet': ['E', 'K', 'E', 'K', 'E', 'K', 'E', 'K', 'E', 'K'],



    'Yaş': ['G', 'Y', 'Y', 'G', 'G', 'Y', 'Y', 'G', 'G', 'Y'],



      'Mevsim': ['Yaz', 'Kış', 'Yaz', 'Kış', 'Kış', 'Yaz', 'Yaz',
  'Kış', 'Yaz', 'Kış'],




      'Aktivite': ['E', 'H', 'E', 'H', 'E', 'H', 'E', 'H', 'E', 'H']



}






df = pd.DataFrame(data)






# Kategorik verileri sayısal değerlere dönüştürme


df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['Cinsiyet', 'Yaş', 'Mevsim'])






# Giriş ve çıktı verilerini ayırma


X = df_encoded.drop('Aktivite', axis=1)


y = df_encoded['Aktivite']






# Veri setini eğitim ve test setlerine ayırma



  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
  random_state=42)







# Naive Bayes modelini eğitme


model = GaussianNB()


model.fit(X_train, y_train)






# Test verisi üzerinde tahmin yapma


y_pred = model.predict(X_test)






# Performans değerlendirmesi


report = classification_report(y_test, y_pred)


conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)






# Confusion matrix'i görselleştirme


plt.figure(figsize=(8, 6))


sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')


plt.xlabel('Tahmin Edilen')


plt.ylabel('Gerçek Değer')


plt.title('Confusion Matrix')


plt.show()

Bu kod, yukarıda tanımladığımız basit bir veri seti üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Gerçek dünya uygulamalarında, veri setinin daha büyük ve karmaşık olduğunu göz önünde bulundurarak, uygun veri ön işleme adımları uygulamanız gerekebilir.Hadi başlayalım! Öncelikle veri setini oluşt

Output image

Veri setimiz ve Naive Bayes modelinin uygulamasını başarıyla tamamladık. İşte veri setimiz:

Cinsiyet Yaş Mevsim Aktivite

E G Yaz E

K Y Kış H

E Y Yaz E

K G Kış H

E G Kış E

... ... ... ...

Veri setini kategorik değerlerden sayısal değerlere dönüştürdük ve eğitim/test setlerine ayırdık. Naive Bayes modelimizi eğittik ve test seti üzerinde tahminler yaptık.

Modelimizin performansını değerlendirdiğimizde, yüksek doğruluk oranı gözlemledik. Model, test setindeki örneklerin hepsini doğru sınıflandırdı. Performans raporu şöyle:

Doğruluk (Accuracy): %100

Hassasiyet (Precision): %100

Geri Çağırma (Recall): %100

F1 Puanı: %100

İşte modelimizin confusion matrix'i (karışıklık matrisi), bu matris modelin her sınıf için tahminlerinin doğruluğunu gösterir:

Bu basit örnek, Naive Bayes sınıflandırıcısının temel prensiplerini ve Python'da nasıl uygulanabileceğini gösteriyor. Gerçek dünya veri setleri genellikle daha karmaşık olup, daha fazla önişleme ve ayar gerektirir, ancak bu örnek temel bir başlangıç noktası sağlar. ​​

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Tabii ki, Naive Bayes sınıflandırması için farklı senaryolar ve uygun veri setleri örnekleri verebilirim. İşte birkaç farklı senaryo ve onlara uygun basit veri setleri:

1. E-posta Spam Filtreleme

Bu senaryoda, e-postaların spam (istenmeyen) ya da ham (istenilen) olduğunu belirlemek için Naive Bayes kullanılır.

Örnek Veri Seti:

Özellikler: E-posta içeriğindeki belirli kelimeler (örneğin: "ücretsiz", "teklif", "abone", "tıklayın")

Sınıflar: Spam, Ham

Ücretsiz Teklif Abone Tıklayın Sınıf

1 0 1 1 Spam

0 1 0 1 Spam

0 0 0 0 Ham

1 1 1 0 Spam

0 0 0 1 Ham

2. Hastalık Teşhisi

Bu senaryoda, belirli semptomlara göre hastalıkların teşhis edilmesinde Naive Bayes kullanılabilir.

Örnek Veri Seti:

Özellikler: Semptomlar (örneğin: "ateş", "öksürük", "baş ağrısı")

Sınıflar: Çeşitli hastalıklar (örneğin: "Grip", "Soğuk Algınlığı", "Alerji")

Ateş Öksürük Baş Ağrısı Teşhis

1 1 0 Grip

0 1 0 Soğuk Algınlığı

0 0 1 Alerji

1 1 1 Grip

0 1 1 Alerji

3. Müşteri Sınıflandırma

Bu senaryoda, müşterilerin bir ürünü satın alıp almayacaklarına karar vermek için Naive Bayes kullanılabilir.

Örnek Veri Seti:

Özellikler: Müşteri demografisi ve davranışları (örneğin: "yaş", "gelir", "önceki alışverişler")

Sınıflar: Satın Aldı, Satın Almadı

Yaş Gelir Önceki Alışverişler Satın Alma Durumu

Genç Düşük Yüksek Hayır

Orta Orta Düşük Evet

Yaşlı Yüksek Orta Hayır

Genç Orta Yüksek Evet

Orta Düşük Düşük Hayır

Bu örnekler, Naive Bayes sınıflandırmasının çeşitli alanlardaki uygulamalarını temsil eder. Gerçek veri setleri genellikle daha karmaşık olabilir ve ön işleme, özellik seçimi gibi ek

adımlar gerektirebilir. Bu örnekler, Naive Bayes modelinin nasıl farklı senaryolarda kullanılabileceğine dair temel fikirleri vermektedir:

4. Finansal Risk Değerlendirmesi

Bankalar ve finans kurumları, kredi başvurularını değerlendirirken müşterilerin kredi riskini belirlemek için Naive Bayes kullanabilir.

Örnek Veri Seti:

Özellikler: Kredi skoru, gelir düzeyi, mevcut borçlar, geçmiş ödeme geçmişi.

Sınıflar: Düşük Risk, Orta Risk, Yüksek Risk

Kredi Skoru Gelir Düzeyi Mevcut Borçlar Ödeme Geçmişi Risk Durumu

Yüksek Yüksek Düşük İyi Düşük Risk

Orta Orta Orta Orta Orta Risk

Düşük Düşük Yüksek Kötü Yüksek Risk

... ... ... ... ...

5. Ürün Tavsiye Sistemi

E-ticaret platformları, kullanıcıların geçmiş alışveriş ve gezinme davranışlarına dayanarak ürün önerileri yapmak için Naive Bayes kullanabilir.

Örnek Veri Seti:

Özellikler: Geçmiş alışveriş verileri, ürün kategorileri, kullanıcı derecelendirmeleri.

Sınıflar: Ürün kategorileri (örneğin: Elektronik, Giyim, Kitap)

Alışveriş Geçmişi Kullanıcı Derecelendirmesi Ürün Kategorisi Tavsiye Edilen Kategori

Elektronik Yüksek Kitap Elektronik

Giyim Orta Elektronik Giyim

Kitap Düşük Giyim Kitap

... ... ... ...

Bu örnek senaryolar, Naive Bayes'in çeşitli veri türleri ve alanlar üzerinde nasıl uygulanabileceğini

göstermektedir. Her bir senaryo, belirli bir probleme özgü özellikler ve sınıflar içerir. Naive Bayes modelinin başarısı, veri setinin doğru şekilde hazırlanması ve uygun özelliklerin seçilmesine bağlıdır. Ön işleme, özellik seçimi ve model parametrelerinin ayarlanması, gerçek dünya veri setlerinde çok önemlidir.

Bu senaryoların her biri, Naive Bayes sınıflandırıcısının pratikte nasıl uygulanabileceğine dair bir örnek sunar. Gerçek veri setleri genellikle daha büyük, daha karmaşık ve daha az düzenlidir, bu nedenle gerçek dünya uygulamalarında veri ön işleme ve analizi önemli bir rol oynar.

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Karmaşık sınıflandırma problemleri için kullanılır. : Örnek bir veri seti verip bu veri setile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodunu bana vererek ve kullanarak anlatır mısın?

Elbette, Support Vector Machines (SVM) hakkında konuşalım ve bunu anlamak için bir örnek veri seti üzerinden Python koduyla açıklayalım.

SVM, karmaşık sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan güçlü ve esnek bir makine öğrenimi modelidir. Temel fikri, veri noktalarını ayıran en iyi hiperdüzlemi (veya çizgiyi) bulmaktır. Bu hiperdüzlem, sınıfları birbirinden ayıran sınır olarak düşünülebilir.

Örnek bir veri seti olarak, Scikit-Learn kütüphanesindeki ünlü 'iris' veri setini kullanalım. Bu veri seti, çiçeklerin (iris türleri) özelliklerini (taç yaprak ve çanak yaprak boyutları gibi) içerir ve amacımız bu özellikleri kullanarak çiçek türlerini sınıflandırmaktır.

İşte bu veri seti üzerinde bir SVM modeli eğitmek için basit bir Python kodu:

Gerekli kütüphaneleri içe aktarın.

Iris veri setini yükleyin.

Veri setini eğitim ve test setlerine ayırın.

SVM modelini oluşturun ve eğitin.

Modelin performansını değerlendirin.

Şimdi bu adımları kod ile görelim.

from sklearn import datasets


from sklearn.model_selection import train_test_split


from sklearn import svm


from sklearn.metrics import classification_report


# Iris veri setini yükleyelim


iris = datasets.load_iris()


X = iris.data  # Özellikler (features)


y = iris.target  # Etiketler (labels)


# Veri setini eğitim ve test setlerine ayıralım


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)


# SVM modelini oluşturalım ve eğitelim


model = svm.SVC()


model.fit(X_train, y_train)


# Modelin test seti üzerindeki performansını değerlendirelim


predictions = model.predict(X_test)


report = classification_report(y_test, predictions)
print(report)

Bu kod, Scikit-Learn kütüphanesini kullanarak SVM modelini eğitmenize ve test etmenize yardımcı olur. Öncelikle iris veri setini yükleyip, eğitim ve test setlerine ayırıyoruz. Ardından SVC (Support Vector Classifier) kullanarak modeli oluşturuyor ve eğitiyoruz. Son olarak, modelin test verisi üzerindeki performansını classification_report ile değerlendiriyoruz. Bu raporda, modelin her sınıf için kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve F1-skoru gibi metrikleri görebilirsiniz.

Kodumuz başarıyla çalıştı ve SVM modelimizin performansını değerlendirdik. İşte modelin test seti üzerindeki performans raporu:

Sınıf 0 (Iris Setosa) için:

Precision (Kesinlik): 1.00

Recall (Duyarlılık): 1.00

F1-Skoru: 1.00

Sınıf 1 (Iris Versicolor) için:

Precision: 0.83

Recall: 0.91

F1-Skoru: 0.87

Sınıf 2 (Iris Virginica) için:

Precision: 0.94

Recall: 0.89

F1-Skoru: 0.91

Genel olarak modelin doğruluk oranı (accuracy) %93'tür.

Bu rapor, modelimizin her bir sınıfı ne kadar iyi sınıflandırdığını gösteriyor. Precision, modelimizin verdiği doğru pozitif tahminlerin oranını; recall, gerçekte pozitif olan örneklerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini; ve F1-skoru ise precision ve recall'un harmonik ortalamasını temsil ediyor.

Modelimiz genel olarak oldukça iyi performans göstermiş, özellikle Iris Setosa türünü mükemmel bir şekilde sınıflandırmış. Diğer türlerde de iyi sonuçlar elde etmiş, bu da SVM'nin karmaşık sınıflandırma problemlerinde ne kadar etkili olduğunu gösteriyor. ​​

İşte SVM modelinin Iris veri seti üzerindeki karar sınırlarını gösteren bir grafik. Bu grafikte, Iris veri setinin iki ana bileşene indirgenmiş hali kullanıldı (PCA ile boyut indirgemesi yapıldı).

Farklı renkler, SVM modelinin oluşturduğu farklı karar bölgelerini gösteriyor. Her bölge, bir iris çiçeği türüne karşılık geliyor.

Noktalar, veri setindeki gerçek iris çiçeklerini temsil ediyor ve her birinin rengi, gerçek sınıfını (türünü) gösteriyor.

Bu görselleştirme, SVM'nin nasıl karmaşık veri setlerinde etkili sınıflandırma yapabildiğini görsel olarak anlamanıza yardımcı olur. Model, farklı sınıfları ayırmak için karar sınırlarını etkili bir şekilde belirlemiş görünüyor. 

Sınıflandırmayı neye göre yapar? Bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Tabii ki, Support Vector Machines (SVM) ile ilgili sınıflandırma sürecini basit bir şekilde açıklamaya çalışayım.

SVM, verileri sınıflandırmak için bir karar sınırı oluşturur. Bunu yaparken, her bir veri noktasını bir nokta olarak düşünebiliriz ve bu noktaların farklı sınıflara ait olduğunu hayal edebiliriz. SVM'nin amacı, bu noktaları birbirinden ayıracak bir çizgi (2 boyutlu veriler için) veya düzlem (3 boyutlu veya daha fazla boyutlu veriler için) çizmektir.

Basit Bir Örnek:

Diyelim ki, bir grup mavi ve bir grup kırmızı noktamız var ve bu noktaları bir kağıt üzerinde görselleştirelim. Mavi noktalar bir sınıfı, kırmızı noktalar ise başka bir sınıfı temsil ediyor. Şimdi, bu iki grubu birbirinden ayıracak en iyi çizgiyi çizmeye çalışacağız.

SVM Nasıl Çalışır:

Karar Sınırı (Decision Boundary): SVM, mavi ve kırmızı noktalar arasında bir çizgi çizer. Bu çizgi, iki sınıf arasındaki karar sınırıdır. Amaç, bu çizginin her iki sınıfa da mümkün olduğunca uzak olmasını sağlamaktır.

Destek Vektörleri: SVM, çizgiye en yakın noktaları belirler. Bu noktalar "destek vektörleri" olarak adlandırılır ve çizginin konumunu belirlemede anahtar rol oynarlar.

Marjın Maksimizasyonu: SVM, bu destek vektörleri arasındaki mesafeyi (bu mesafeye "marj" denir) maksimize etmeye çalışır. Yani, çizgiyi bu noktalar arasında olabildiğince geniş bir boşluk bırakacak şekilde ayarlar.

Neden Marj Önemli?

Marj, modelin karar verme güvenliğ

ini temsil eder. Daha geniş bir marj, modelin daha "güvenli" bir şekilde sınıflandırma yapmasını sağlar. Yani, yeni veri noktalarını sınıflandırırken, daha geniş bir marj, modelin hatalı sınıflandırmalar yapma olasılığını azaltır.

Özetle:

SVM, veri noktalarını birbirinden ayırmak için bir çizgi veya düzlem çizer.

Bu çizgi, farklı sınıflardaki noktalar arasında mümkün olduğunca uzak olmalıdır.

"Destek vektörleri" denilen en yakın noktalar, bu çizginin yerini belirlemede kritik rol oynar.

SVM, bu destek vektörleri arasındaki mesafeyi (marjı) maksimize etmeye çalışır.

Bu süreç, SVM'nin karmaşık veri setlerinde bile güçlü ve etkili sınıflandırma yapmasını sağlar. SVM, marjı maksimize ederek hem mevcut veri üzerinde iyi performans gösterir hem de yeni, görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler yapabilme yeteneğine sahip olur.

Veri noktalarından kastın ne? Örnek bir veri seti ile anlat

Veri noktaları, sınıflandırma yaparken analiz ettiğimiz bireysel örnekleri temsil eder. Her bir veri noktası, genellikle birden fazla özelliğe (feature) sahip bir kayıttır. SVM bu özellikleri kullanarak veri noktalarını sınıflarına ayırır. Daha iyi anlamanız için örnek bir veri seti üzerinden açıklayayım.

Örnek Veri Seti: Iris Çiçekleri

Iris veri seti, farklı türdeki iris çiçeklerini sınıflandırmak için kullanılır. Bu veri setinde üç tür iris çiçeği bulunur: Setosa, Versicolor ve Virginica. Her bir çiçek (veri noktası), dört özelliğe (taç yaprak ve çanak yaprak uzunluğu ve genişliği) sahiptir.

Veri Noktaları ve Özellikleri

Bir veri noktası bu durumda bir iris çiçeğidir.

Her çiçeğin dört özelliği vardır: Taç yaprağının uzunluğu ve genişliği, çanak yaprağının uzunluğu ve genişliği.

Bu özellikler, çiçeğin hangi türe (Setosa, Versicolor, Virginica) ait olduğunu belirlemek için kullanılır.

SVM ile Sınıflandırma

SVM, bu dört özelliği kullanarak çiçeklerin hangi türe ait olduğunu sınıflandırır. Örneğin, Setosa türünün çiçekleri genellikle daha küçük taç yapraklara sahipken, Virginica türü daha büyük taç yapraklara sahiptir.

Model Eğitimi: SVM, veri setindeki çiçek örneklerini kullanarak bir model eğitir. Bu süreçte, çiçeklerin özelliklerine bakarak her tür için en iyi ayrım çizgisini veya düzlemini bulur.

Karar Sınırı: SVM, farklı türleri birbirinden ayırmak için bir veya daha fazla karar sınırı oluşturur. Bu sınırlar, farklı türleri en iyi şekilde ayıracak şekilde çizilir.

Yeni Veri Noktalarının Sınıflandırılması: Eğitilen model, daha sonra yeni çiçek örneklerinin hangi türe ait olduğunu sınıflandırmak için kullanılır. Model, bu yeni çiçeğin özelliklerine bakar ve önceden belirlenen karar sınırlarına göre bir tür tahmini yapar.

Özet

Bu örnekte, her bir iris çiçeği bir veri noktasıdır ve çiçeğin taç yaprağı ve çanak yaprağı boyutları gibi özellikler, SVM tarafından çiçeğin hangi türe ait olduğunu belirlemek için kullanılır. SVM, bu özellikleri analiz ederek veri noktalarını (çiçekleri) en doğru şekilde sınıflandırmaya çalışır. Bu süreç, hem mevcut veri setindeki çiçekler için hem de yeni, daha önce görülmemiş çiçekler için geçerlidir.

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Elbette, Support Vector Machines (SVM) için kullanılabilecek çeşitli örnek senaryolar ve veri setleri hakkında bilgi verebilirim. Bu senaryolar, SVM'nin geniş uygulama alanlarını ve farklı veri tipleriyle nasıl çalışabileceğini gösterir.

1. Görüntü Sınıflandırma

Veri Seti: CIFAR-10, MNIST

Açıklama: Bu veri setleri, el yazısı rakamlarını (MNIST) ve çeşitli nesneleri (CIFAR-10) içerir. SVM, bu görüntülerdeki özellikleri kullanarak rakamları veya nesneleri sınıflandırmak için kullanılabilir.

2. Metin Sınıflandırma

Veri Seti: 20 Newsgroups, Movie Reviews

Açıklama: Metin verileri, haber makaleleri veya film yorumları gibi çeşitli konuları içerebilir. SVM, belirli anahtar kelimeler ve ifadeler temelinde bu metinleri kategorilere ayırmak için kullanılabilir.

3. Biyomedikal Veri Analizi

Veri Seti: Kanser veri setleri, protein yapısı verileri

Açıklama: SVM, hasta verilerini analiz ederek hastalıkların teşhis edilmesinde veya protein yapılarının sınıflandırılmasında kullanılabilir.

4. Finansal Analiz

Veri Seti: Hisse senedi fiyatları, kredi skorları

Açıklama: Finansal veriler, piyasa trendlerinin tahmin edilmesi veya kredi riskinin değerlendirilmesi için kullanılabilir. SVM, bu tür verileri analiz ederek karar verme süreçlerinde yardımcı olabilir.

5. Sosyal Medya Analizi

Veri Seti: Tweet verileri, kullanıcı etkileşimleri

Açıklama: Sosyal medya verileri, kullanıcı davranışlarını veya eğilimleri analiz etmek için kullanılabilir. SVM, bu verileri sınıflandırarak örneğin duyarlılık analizi yapabilir.

6. Biyometrik Tanıma

Veri Seti: Yüz, parmak izi veya iris tanıma verileri

Açıklama: Biyometrik veriler, güvenlik sistemlerinde kimlik doğrulama için kullanılır. SVM, bu verileri analiz ederek kişileri doğru bir şekilde tanımlayabilir.

Kaynaklar ve Veri Setlerine Erişim

Çoğu veri seti, araştırma amaçlı olarak internet üzerinden erişilebilir durumdadır. Örneğin, UCI Machine Learning Repository, Kaggle gibi platform

lar geniş bir veri seti koleksiyonu sunar.

MNIST ve CIFAR-10 gibi popüler veri setleri, doğrudan Python kütüphaneleri (örneğin, TensorFlow veya PyTorch) aracılığıyla yüklenebilir.

Finansal veriler için, Yahoo Finance API gibi hizmetler kullanılabilir.

Metin ve sosyal medya analizi için, çeşitli açık kaynak veri setleri mevcuttur, ayrıca Twitter API gibi araçlar kullanılarak gerçek zamanlı veri toplanabilir.

Bu senaryolar, SVM'nin uygulanabileceği çeşitli alanları temsil eder. Her bir senaryo, SVM'nin karmaşık sınıflandırma sorunlarını çözme yeteneğini göstermek için özel olarak seçilmiştir. SVM, özellikle yüksek boyutlu veri setleriyle çalışırken etkilidir ve çeşitli endüstrilerde ve araştırma alanlarında popüler bir seçimdir.

Rastgele Ormanlar (Random Forests): Bir çok karar ağacının birleştirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir : Örnek bir veri seti ile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodunu vererek ve kullanarak anlatır mısın?

Elbette, "Rastgele Ormanlar" (Random Forests) konusunu açıklayabilirim ve size Python kodu ile örnek bir veri seti kullanarak nasıl çalıştığını gösterebilirim.

Rastgele Ormanlar (Random Forests) Nedir?

Rastgele Ormanlar, birçok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulan bir makine öğrenmesi modelidir. Bu model, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilir. Temel fikir, her bir karar ağacının küçük hatalar yapabileceği ancak birlikte çalıştıklarında bu hataların birbirini dengeliyor olmasıdır. Böylece, genel olarak daha güvenilir ve doğru tahminler yapılabilir.

Anahtar Noktalar:

Karar Ağaçları: Rastgele ormanlar, birden fazla karar ağacından oluşur.

Çeşitlilik: Her ağaç, veri setinin farklı bir alt kümesi üzerinde eğitilir.

Toplu Karar: Son karar, tüm ağaçların çıktılarının birleştirilmesiyle (çoğunluk oyu veya ortalama) alınır.

Python ile Rastgele Orman Uygulaması

Python'da Rastgele Orman modelini uygulamak için scikit-learn kütüphanesini kullanacağız. Örnek olarak basit bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışacağız.

Adımlar:

Veri Setini Yükleme ve Hazırlama

Rastgele Orman Modelini Oluşturma ve Eğitme

Modelin Performansını Değerlendirme

Öncelikle gerekli kütüphaneleri yükleyelim ve bir veri seti hazırlayalım. Ardından Rastgele Orman modelini uygulayacağız.

Tabii ki, size kullandığım Python kodunu ve veri setini paylaşabilirim. Bu örnekte, Scikit-Learn kütüphanesinin yerleşik Iris veri setini kullandık.

Python Kodu

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score


# Veri setini yükleme (Iris veri setini kullanacağız)
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target


# Veri setini eğitim ve test setlerine ayırma

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
  random_state=42)



# Rastgele Orman modelini oluşturma ve eğitme
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)


# Modelin test seti üzerinde performansını değerlendirme
y_pred = rf_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)


print("Model Accuracy:", accuracy)
print("Classification Report:\n", report)

Veri Seti: Iris

Iris veri seti, üç farklı Iris çiçeği türünün (Setosa, Versicolor, Virginica) sepal (çanak yaprak) ve petal (taç yaprak) ölçümlerini içerir. Her bir örnek, dört özellik (sepal length, sepal width, petal length, petal width) ve bir hedef sınıf etiketi içerir.

Bu veri seti, makine öğrenmesi alanında çok popüler bir başlangıç noktasıdır ve Scikit-Learn kütüphanesi aracılığıyla kolayca erişilebilir.

Kodun Çalıştırılması

Bu kodu çalıştırmak için Python ortamınıza scikit-learn kütüphanesinin yüklü olması gerekmektedir. Eğer yüklü değilse, şu komutu kullanarak yükleyebilirsiniz:

pip install scikit-learn

Bu kodu, Python'un yüklü olduğu herhangi bir ortamda (örneğin, Jupyter Notebook, Python betiği, vb.) çalıştırabilirsiniz. Kod, Iris veri setini yükler, veriyi eğitim ve test setlerine ayırır, Rastgele Orman modelini eğitir ve modelin performansını değerlendirir.

Rastgele Orman modelimizi başarıyla uyguladık ve Iris veri seti üzerinde test ettik. İşte sonuçlar:

Modelin doğruluğu (accuracy): %100

Sınıflandırma raporu:

Her sınıf için precision, recall ve f1-score değerleri %100.

Genel doğruluk (accuracy) %100.

Sınıflandırma Raporu Açıklaması:

Precision: Modelin bir sınıfı doğru olarak ne kadar iyi tahmin ettiğini gösterir.

Recall: Gerçekte o sınıfa ait olan örneklerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini gösterir.

F1-Score: Precision ve recall'un harmonik ortalamasıdır ve her ikisinin dengesini gösterir.

Accuracy: Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranı.

Bu sonuçlar, modelin Iris veri setindeki tüm sınıfları mükemmel bir şekilde sınıflandırdığını göstermektedir. Ancak, gerçek dünya veri setleri genellikle daha karmaşık olduğundan, gerçek uygulamalarda bu kadar yüksek bir performans beklenmemelidir.

Rastgele Orman modelinin gücü, karar ağaçlarının birleşiminden gelen çeşitlilik ve dayanıklılıktır. Bu model, overfitting (aşırı öğrenme) riskini azaltır ve genellikle yüksek doğruluk sağlar. ​​

Rastgele Ormanlar (Random Forests) Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Elbette, Rastgele Ormanlar (Random Forests) algoritmasının kullanılabileceği bazı örnek senaryolar ve bu senaryolara uygun veri setlerini paylaşabilirim.

1. Kredi Riski Değerlendirme

Senaryo: Bir banka, müşterilerin kredi geri ödeme potansiyelini değerlendirmek istiyor. Müşterilerin gelir düzeyi, geçmiş kredi geçmişi, iş durumu gibi özelliklerine bakarak, kredi geri ödeme riskini tahmin etmek istiyor.

Veri Seti Örneği: German Credit Data, UCI Machine Learning Repository'de bulunabilir. Bu veri seti, kredi alacak kişilerin çeşitli özelliklerini ve iyi veya kötü kredi riskini içerir.

2. Tıbbi Teşhis

Senaryo: Hastalıkların erken teşhisi, özellikle kanser gibi ciddi durumlar için hayati öneme sahiptir. Rastgele ormanlar, hastaların klinik özelliklerine ve laboratuvar sonuçlarına dayanarak hastalıkları teşhis etmek için kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD), yine UCI Machine Learning Repository'de mevcuttur. Bu veri seti, meme kanseri tümörlerinin iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu olduğunu sınıflandırmak için kullanılabilir.

3. Müşteri Segmentasyonu ve Hedefleme

Senaryo: Bir perakende şirketi, müşteri davranışlarını ve demografik özelliklerini analiz ederek, pazarlama stratejilerini kişiselleştirmek ve müşteri segmentlerini tanımlamak istiyor.

Veri Seti Örneği: RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi verileri. Şirketler, müşteri alışveriş geçmişi verilerini kullanarak müşterilerini RFM skorlarına göre segmentlere ayırabilir.

4. Hisse Senedi Fiyat Tahmini

Senaryo: Finansal piyasalarda, yatırımcılar ve analistler, hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin etmek için çeşitli makroekonomik göstergeler, şirketin finansal verileri ve geçmiş fiyat hareketlerini kullanabilir.

Veri Seti Örneği: Yahoo Finance veya Google Finance'dan elde edilen tarihsel hisse senedi fiyatları. Bu veriler, hisse senedi fiyatlarının gelecekteki hareketlerini tahmin etmek için kullanılabilir.

5. Görüntü Sınıflandırma

Senaryo: Bir şirket, ürünlerini otomat

ik olarak sınıflandırmak için bir görüntü tanıma sistemi kurmak istiyor. Bu, örneğin, sosyal medya platformlarında gönderilen içeriğin otomatik olarak etiketlenmesi veya bir e-ticaret sitesinde ürünlerin doğru kategorilere yerleştirilmesi için kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: CIFAR-10 veya MNIST gibi standart görüntü veri setleri. CIFAR-10, 10 farklı kategoride 60.000 küçük renkli görüntü içerirken, MNIST el yazısı rakamlarını içerir.

6. Trafik Tahmini

Senaryo: Şehir planlamacıları ve ulaşım otoriteleri, trafik akışını daha iyi yönetmek ve tahmin etmek için veri analizinden yararlanabilir. Bu, yollardaki trafik yoğunluğunu, kazaların olasılığını ve seyahat sürelerini tahmin etmekte kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: Şehirlerin trafik akış verileri, GPS verileri veya akıllı ulaşım sistemlerinden toplanan veriler. Bu tür veriler, trafik durumunu tahmin etmek için kullanılabilir.

Genel Notlar

Rastgele Ormanlar, yukarıda bahsedilen senaryoların çoğunda etkili olabilir çünkü çok yönlüdür ve hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılabilir.

Özellikle yüksek boyutlu veri setleriyle çalışırken, modelin karmaşıklığı ve yorumlanabilirliği dikkate alınmalıdır.

Gerçek dünya veri setleri genellikle eksik veriler, dengesiz sınıflar ve gürültülü veriler gibi zorluklar içerir. Bu durumlar, modelin performansını etkileyebilir ve veri ön işleme adımlarını gerektirebilir.

Bu senaryolar, Rastgele Ormanların geniş uygulama alanlarını göstermektedir ve her biri, bu yöntemin farklı veri tipleri ve sorunlar üzerinde nasıl etkili olabileceğini örneklemektedir.

Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılır : Örnek bir veri seti ile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodunu vererek ve kullanarak anlatır mısın?

Elbette, "Karar Ağaçları" (Decision Trees) konusunu baştan sona açıklayacağım ve örnek bir veri seti üzerinde Python kodu ile nasıl kullanıldığını göstereceğim.

Karar Ağaçları Nedir?

Karar Ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan, görsel olarak anlaşılması kolay ve uygulaması basit bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bu algoritma, veri setini daha küçük alt kümelerine ayırarak çalışır ve bir ağaç yapısı oluşturur. Her "dal" bir karar noktasını (özellik ya da soru) temsil eder ve her "yaprak düğüm" ise bir sonuç (sınıf ya da tahmin) ile sonuçlanır.

Örnek Veri Seti ve Python Kullanımı

Örnek olarak, bir otomobilin özelliklerine (örneğin: marka, model, motor hacmi, kilometre) dayanarak ikinci el fiyatını tahmin eden bir regresyon modeli oluşturalım. İşte adım adım yapılacaklar:

Veri Setinin Yüklenmesi ve Hazırlanması: Öncelikle, uygun bir veri seti seçmeli ve ön işlemlerini yapmalıyız (boş değerlerin doldurulması, kategorik verilerin sayısal hale getirilmesi

Veri setimiz, otomobillerin markasını, yılını, kilometre bilgisini ve fiyatını içeriyor. Marka sütunu kategorik olduğu için sayısal bir formata dönüştürdük. Şimdi, veriyi eğitim ve test setlerine ayıracağız ve bir Karar Ağacı regresyon modeli eğiteceğiz:

Veri Setinin Eğitim ve Test Olarak Bölünmesi: Veri setini, modeli eğitmek için kullanılacak bir eğitim seti ve modelin performansını test etmek için kullanılacak bir test seti olmak üzere ikiye ayıracağız.

Modelin Eğitilmesi: Bir Karar Ağacı regresyon modeli oluşturacağız ve eğitim seti üzerinde eğiteceğiz.

Modelin Test Edilmesi ve Performansının Değerlendirilmesi: Eğitilmiş modeli, test seti üzerinde değerlendirip modelin performansını ölçeceğiz.

Bu adımları Python kodu ile gerçekleştirelim: 

# Importing necessary libraries
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
data = {
    'Brand': ['Toyota', 'Honda', 'Toyota', 'Honda', 'Toyota', 'Honda'],
    'Year': [2010, 2010, 2012, 2012, 2014, 2014],
    'Mileage': [50000, 30000, 60000, 40000, 70000, 20000],
    'Price': [9000, 10000, 8500, 12000, 7500, 13000]
}

# Creating a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Encoding the 'Brand' column as it is categorical
df['Brand'] = df['Brand'].astype('category').cat.codes

# Splitting the data into training and testing sets
X = df[['Brand', 'Year', 'Mileage']]  # Features
y = df['Price']                        # Target variable

# Splitting the dataset into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creating and training the Decision Tree Regressor model
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# Predicting the prices for the test set
predictions = model.predict(X_test)

# Calculating the Mean Squared Error
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)

# Plotting the decision tree
plt.figure(figsize=(12,8))
plot_tree(model, feature_names=['Brand', 'Year', 'Mileage'], filled=True)
plt.show()

Veri Seti

Kullandığımız örnek veri seti şu şekildedir:

Brand Year Mileage Price

Toyota 2010 50000 9000

Honda 2010 30000 10000

Toyota 2012 60000 8500

Honda 2012 40000 12000

Toyota 2014 70000 7500

Honda 2014 20000 13000

Bu örnek veri seti, farklı markalara, yıllara ve kilometre bilgilerine sahip otomobillerin fiyatlarını içerir. Veri seti, Karar Ağacı modelini eğitmek ve görselleştirmek için kullanıldı.

Karar ağacı modelinde, her düğümde yapılan seçimler ve bu seçimlerin sonuçlarına nasıl ulaştığımızı açıklayacağım. Karar ağaçları, verilen özellikler üzerinde bölünme kriterlerine dayanarak kararlar alır ve bu süreç, sonuç olarak belirli bir tahmini (bu örnekte otomobil fiyatı) üretir. İşte adım adım sürecin açıklaması:

Karar Ağacının Oluşturulması: Karar ağacı, veri setindeki özelliklerin (bu örnekte "Brand", "Year", "Mileage") en iyi bölünme noktalarını belirleyerek oluşturulur. Bu bölünme, verileri en iyi şekilde ayıracak şekilde seçilir.

Her Düğümdeki Kararlar: Model, her düğümde hangi özelliğin ve hangi değerin en iyi bölünmeyi sağladığını hesaplar. Örneğin, "Year > 2011" gibi bir karar, veriyi yıl bazında ikiye böler. Bu kararlar, verinin homojenliğini artırmak ve hedef değişken (fiyat) üzerindeki varyansı en aza indirmek için yapılır.

Yaprak Düğümlere Ulaşma: Karar ağacı, daha fazla bölünme yapmak mantıklı olmayana kadar dallanmaya devam eder. Bu noktada ulaşılan düğümler, "yaprak düğümler" olarak adlandırılır. Her yaprak düğüm, veri setindeki bir segmentin sonucunu (bu örnekte bir fiyat tahmini) temsil eder.

Sonuçların Belirlenmesi: Her yaprak düğümde, o düğüme düşen veri noktalarının hedef değişkenin (fiyat) ortalaması alınır. Bu ortalama, yaprak düğümün tahmini olarak kullanılır.

Tahmin Yapma: Yeni bir veri noktası geldiğinde, model, ağaçtaki karar noktalarını takip eder ve ilgili yaprak düğümüne ulaşır. Bu yaprak düğümün tahmini, yeni veri noktasının tahmini olarak sunulur.

Görselleştirdiğimiz karar ağacında, her düğümde yapılan seçimler ve bu seçimlerin sonuçları, modelin eğitim sırasında veri setinden öğrendiği bilgilere dayanır. Bu öğrenme süreci, veri setinin yapısına ve içeriğine bağlı olarak değişir. Her bir düğümde sorulan sorular ve ulaşılan sonuçlar, modelin veriyi nasıl anladığını ve tahminleri nasıl yaptığını gösterir.

Modelimizi eğittik ve test seti üzerinde tahminlerde bulunduk. Hesaplanan Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error - MSE) 4,625,000 olarak çıktı. Bu değer, modelimizin tahminlerinin ne kadar doğru olduğunu gösterir; MSE ne kadar düşükse, model o kadar iyi performans göstermiş demektir.

Ancak, bu basit örnekte veri setimiz çok küçük ve bu da modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmemizi zorlaştırır. Gerçek dünya veri setleri genellikle çok daha büyük ve karmaşıktır, bu yüzden daha güvenilir sonuçlar için daha büyük bir veri seti üzerinde çalışmak gerekir.

Karar ağaçlarının temel avantajlarından biri, oluşturduğu modelin insanlar tarafından kolayca anlaşılabilir olmasıdır. Bir karar ağacı modelini görselleştirmek, modelin nasıl kararlar aldığını ve hangi özelliklerin önemli olduğunu görmek için kullanışlı bir yöntemdir. Modelimizin karar ağacını çizdireli

İşte modelimizin oluşturduğu Karar Ağacı. Bu görsel, modelin hangi özelliklere (marka, yıl, kilometre) dayanarak ve hangi karar noktalarını kullanarak tahminler yaptığını gösteriyor. Her düğümde, belirli bir özelliğe göre yapılan bir karar veya soru ve bu karara göre dallanma görülmektedir. Son yaprak düğümler ise tahmin edilen fiyatları temsil eder.

Karar ağaçlarının bu görsel açıklaması, modelin neden ve nasıl belirli tahminler yaptığını anlamak için çok faydalıdır. Özellikle karmaşık olmayan veri setleri için, bu tür modellerin açıklanabilirliği, onları tercih edilen seçeneklerden biri yapar.

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Tabii ki, farklı örnek senaryolar ve bunlara uygun veri setleri verebilirim. Karar ağaçları çok yönlü algoritmalardır ve birçok farklı veri seti üzerinde kullanılabilirler. İşte bazı örnek senaryolar ve bunlara uygun veri setleri:

1. Kredi Onayı Senaryosu

Senaryo: Bir banka, müşterilerinin kredi başvurularını değerlendirmek için bir model geliştirmek istiyor. Model, müşterilerin kredi geçmişi, gelir düzeyi, borç miktarı gibi faktörlere dayanarak, kredi başvurularının onaylanıp onaylanmayacağını tahmin etmelidir.

Veri Seti Özellikleri:

Kredi Skoru: Müşterinin kredi skoru.

Yıllık Gelir: Müşterinin yıllık geliri.

Borç Miktarı: Müşterinin toplam borç miktarı.

Eğitim Seviyesi: Müşterinin eğitim seviyesi.

Ev Sahibi: Müşterinin ev sahibi olup olmadığı.

Kredi Onayı: Kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmadığı (Hedef Değişken).

2. Hastalık Teşhisi Senaryosu

Senaryo: Bir sağlık kuruluşu, hastaların klinik verilerine dayanarak belirli bir hastalığı teşhis etmek için bir model geliştirmek istiyor.

Veri Seti Özellikleri:

Yaş: Hastanın yaşı.

Cinsiyet: Hastanın cinsiyeti.

Kan Basıncı: Hastanın kan basıncı değerleri.

Kolesterol Seviyesi: Hastanın kolesterol seviyesi.

EKG Sonuçları: Hastanın EKG sonuçları.

Maksimum Kalp Hızı: Hastanın kaydedilen maksimum kalp hızı.

Hastalık Durumu: Hastada belirli hastalığın olup olmadığı (Hedef Değişken).

3. Müşteri Terk Tahmini Senaryosu

Senaryo: Bir telekomünikasyon şirketi, müşterilerinin hizmetlerini ne zaman sonlandırabileceğini tahmin etmek için bir model oluşturmak istiyor.

Veri Seti Özellikleri:

Müşteri Yaşı: Müşterinin yaşı.

Abonelik Süresi: Müşterinin şirketle ne kadar süredir abone olduğu.

Aylık Ücret: Müşterinin ödediği aylık ücret.

Toplam Arama Süresi: Müşterinin toplam arama süresi.

Online Hizmet Kullanımı: Müşterinin online hizmetleri kullanma durumu.

Terk Etme Durumu: Müşterinin hizmeti terk etme durumu (Hedef Değişken).

Bu senaryolar, karar ağaçlarının çeşitli alanlarda nasıl uygulanabileceğine dair örneklerdir. Her bir senaryo, belirli bir problemi çözmek için tasarlanmış ve bu problemleri çözmek için kullanılabilecek gerçekçi veri seti özelliklerini içerir. Gerçek veri setleri genellikle bu örneklerden daha karmaşık ve detaylı olabilir.

Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Örnek bir veri seti ile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodu kullanarak anlatır mısın? Farklı örnek senaryo ve veri setleri

Tabii ki, doğrusal regresyonu basit bir örnek üzerinden anlatayım. Doğrusal regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Basit bir örnek vermek gerekirse, bir evin büyüklüğü (metrekare olarak) ve bu evin fiyatı arasındaki ilişkiyi düşünelim. Burada evin büyüklüğü bağımsız değişken (X), evin fiyatı ise bağımlı değişken (Y) olur. Doğrusal regresyon, bu iki değişken arasındaki ilişkiyi bir doğru çizgi (lineer bir denklem) olarak modellemeye çalışır.

Bu örnekte, rastgele oluşturulmuş bir ev büyüklüğü ve fiyatı veri seti kullanacağım ve Python'da doğrusal regresyon modeli nasıl oluşturulacağını göstereceğim. İlk olarak, gerekli kütüphaneleri yükleyeceğim ve ardından veri setini oluşturup modeli eğiteceğim. Son olarak, modelin çıktısını yorumlayacağız. Hadi başlayalım!

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Rastgele bir ev büyüklüğü ve fiyatı veri seti oluşturalım
np.random.seed(0)  # Rastgelelik için sabit bir başlangıç noktası
ev_buyuklugu = np.random.rand(100, 1) * 100  # 0 ile 100 metrekare arasında evler
ev_fiyati = ev_buyuklugu * 50 + (np.random.rand(100, 1) - 0.5) * 10000  # Her metrekare için 50 birim fiyat + rastgele gürültü

# Veri setini bir DataFrame'e dönüştürelim
df = pd.DataFrame({'Ev Büyüklüğü': ev_buyuklugu.flatten(), 'Ev Fiyatı': ev_fiyati.flatten()})

# Doğrusal regresyon modelini oluşturalım ve eğitelim
model = LinearRegression()
model.fit(df[['Ev Büyüklüğü']], df['Ev Fiyatı'])

# Tahmin değerlerini alalım
tahmin_fiyatlari = model.predict(df[['Ev Büyüklüğü']])

# Modelin performansını ölçelim
mse = mean_squared_error(df['Ev Fiyatı'], tahmin_fiyatlari)
rmse = np.sqrt(mse)

# Sonuçları görselleştirelim
plt.scatter(df['Ev Büyüklüğü'], df['Ev Fiyatı'], color='blue', label='Gerçek Değerler')
plt.plot(df['Ev Büyüklüğü'], tahmin_fiyatlari, color='red', label='Tahmin Edilen Doğru')
plt.title('Ev Büyüklüğü vs Ev Fiyatı')
plt.xlabel('Ev Büyüklüğü (metrekare)')
plt.ylabel('Ev Fiyatı')
plt.legend()
plt.show()

Bu kod, ev büyüklüğü ve ev fiyatı arasındaki ilişkiyi modellemek için basit doğrusal regresyon kullanmaktadır. Kodun sonunda, elde edilen modelin çizdiği doğru ve gerçek veri noktaları bir grafik üzerinde gösterilir. Bu grafik, modelin verileri ne kadar iyi temsil ettiğini görsel olarak anlamanızı sağlar. Kodu çalıştırarak sonuçları kendiniz de gözlemleyebilirsiniz.

Grafikte ve sonuçlarda görebileceğiniz gibi, doğrusal regresyon modeli, ev büyüklüğü ve ev fiyatı arasındaki ilişkiyi bir doğru çizgi olarak modellemeye çalışır. Bu örnekte, model şu şekilde bir doğru çizgi bulmuştur:

Eğim (slope, modelin katsayısı): Yaklaşık 43.66. Bu, ev büyüklüğü her bir birim arttığında, ev fiyatının ortalama olarak 43.66 birim arttığı anlamına gelir.

Y-kesişimi (intercept): Yaklaşık 580.8. Bu, ev büyüklüğü sıfır olduğunda, ev fiyatının tahmini değeridir.

Modelin performansını ölçen kök ortalam kare hata (RMSE) yaklaşık 2761.04'tür. Bu değer, modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar sapma gösterdiğini gösterir. Düşük bir RMSE, modelin daha iyi performans gösterdiğini belirtir.

Grafikte mavi noktalar gerçek veri noktalarını, kırmızı çizgi ise modelin tahmin ettiği doğruyu göstermektedir. Model, verilen veri seti üzerinde doğrusal bir ilişkiyi başarıyla yakalamış görünüyor. Ancak, gerçek dünya verileri genellikle daha karmaşık olabilir ve doğrusal regresyon, her tür veri için uygun olmayabilir. Bu, makine öğrenimi modellerinin veriye özgü olduğunu ve her durum için ayrı bir değerlendirme gerektirdiğini gösterir.

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Makine öğrenimi ve doğrusal regresyon için örnek senaryolar ve veri setlerini aşağıda sıralıyorum. Bu senaryolar, gerçek dünya problemlerini modellemek için sıklıkla kullanılırlar ve birçok makine öğrenimi kursu veya kitabında bulabilirsiniz. Ayrıca, her senaryo için kullanabileceğiniz popüler veri setlerine de yer verdim:

Ev Fiyatlarının Tahmini:

Senaryo: Bir şehirdeki evlerin özelliklerine (metrekare, oda sayısı, konum, yaş vb.) dayanarak fiyatlarını tahmin etmek.

Veri Seti: Boston Housing Dataset

İkinci El Araba Fiyat Tahmini:

Senaryo: İkinci el araçların marka, model, kilometre, yaş, yakıt türü gibi özelliklerine dayanarak fiyatlarını tahmin etmek.

Veri Seti: Kaggle'deki Used Cars Dataset

Enerji Tüketimi Tahmini:

Senaryo: Binaların özelliklerine ve hava durumu bilgilerine göre enerji tüketim miktarlarını tahmin etmek.

Veri Seti: UCI Machine Learning Repository'deki Energy Efficiency Dataset

Öğrenci Başarı Skorlarının Tahmini:

Senaryo: Öğrencilerin demografik bilgileri, sosyal ve okul dışı faaliyetler, ailevi durum gibi faktörlere dayanarak akademik performanslarını tahmin etmek.

Veri Seti: Kaggle'deki Student Performance Dataset

Kredi Riski Değerlendirmesi:

Senaryo: Bireylerin kredi geçmişi, gelir düzeyi, borç oranları gibi bilgilere göre kredi riskini değerlendirmek.

Veri Seti: UCI Machine Learning Repository'deki German Credit Data

Sağlık Sigortası Maliyet Tahmini:

Senaryo: Kişilerin yaşı, cinsiyeti, BMI, çocuk sayısı ve sigara kullanımı gibi faktörlere dayanarak sağlık sigortası maliyetlerini tahmin etmek.

Veri Seti: Kaggle'deki Medical Cost Personal Dataset

Her bir senaryo, belirli bir alanın tipik sorunlarını yansıtır ve doğrusal regresyon gibi makine öğrenimi teknikleri kullanılarak çözülebilir. Ancak, unutmamak gerekir ki, doğrusal regresyon her tür veri seti ve problem için uygun olmayabilir. Problemin doğası ve veri setinin özellikleri, hangi makine öğrenimi algoritmasının kullanılacağını belirlemede önemli faktörlerdir.

Makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan 40 Algoritma

Makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan bazı önemli algoritmaları ve onların genel amaçlarını aşağıda listeliyorum:

Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sürekli değerlerin tahmin edilmesi için kullanılır.

Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır.

Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılır.

Rastgele Ormanlar (Random Forests): Bir çok karar ağacının birleştirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir.

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Karmaşık sınıflandırma problemleri için kullanılır.

Naive Bayes: Basit, ancak etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır.

K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, KNN): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır.

K-Ortalamalar (K-Means): Kümeleme görevleri için kullanılan popüler bir algoritmadır.

Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Daha yapılandırılmış kümeleme görevleri için kullanılır.

DBSCAN: Yoğunluk tabanlı kümeleme için kullanılır.

Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis, PCA): Boyut indirgeme için kullanılır.

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN): Çok çeşitli görevler için kullanılabilir.

Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN): Görüntü işleme görevleri için özellikle etkilidir.

Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks, RNN): Zaman serisi analizi ve doğal dil işleme için kullanılır.

Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (Long Short-Term Memory, LSTM):** Zaman serisi verileri ve sıralı verilerle çalışmak için tasarlanmıştır.

Gradient Boosting Machines (GBM): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için güçlü ve esnek bir yöntemdir.

XGBoost: GBM'in optimize edilmiş ve hızlandırılmış bir versiyonudur.

LightGBM: Büyük veri setleri için optimize edilmiş, hızlı bir GBM türevidir.

CatBoost: Kategorik verilerle iyi çalışan bir GBM türevidir.

AdaBoost: Zayıf sınıflandırıcıları güçlendirmek için kullanılır.

Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemleri için kullanılır.

Güçlendirilmiş Öğrenme (Reinforcement Learning): Karar verme ve robotik uygulamalarında kullanılır.

Q-Öğrenme (Q-Learning): Güçlendirilmiş öğrenmede kullanılan popüler bir yöntemdir.

Monte Carlo Ağacı Arama (Monte Carlo Tree Search, MCTS): Özellikle oyunlarda karar verme için kullanılır.

SVM-Rank: Sıralama problemleri için kullanılan bir SVM varyasyonudur.

Öğrenilmiş İndeks Yapıları: Veritabanı sorgularını hızlandırmak için kullanılır.

AutoML: Makine öğrenimi modellerinin otomatik olarak oluşturulmasını sağlar.

Bayesian Networks: Belirsizlik altında karar verme için kullanılır.

Markov Karar Süreçleri (Markov Decision Processes, MDP): Stokastik karar verme problemleri için kullanılır.

Hidden Markov Models (HMM): Zaman serisi verileriyle çalışmak için kullanılır.

GAN'lar (Generative Adversarial Networks): Gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılır.

Boltzmann Makineleri: Derin öğrenme ve öneri sistemlerinde kullanılır.

Autoencoders: Veri sıkıştırma ve boyut azaltma için kullanılır.

Variational Autoencoders (VAE): Gelişmiş özellik çıkarma ve veri üretimi için kullanılır.

T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesi için kullanılır.

Isomap: Karmaşık veri yapılarını düşük boyutlu uzaylarda temsil etmek için kullanılır.

Elastic Net: Regresyon modellerinde değişken seçimi ve düzenlileştirme için kullanılır.

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): Regresyon analizinde değişken seçimi için kullanılır.

Ridge Regression: Çoklu doğrusal regresyon modellerinde aşırı uyuma karşı kullanılır.

Deep Reinforcement Learning: Derin öğrenme ve güçlendirilmiş öğrenmeyi birleştirir; karmaşık ortamlarda karar verme için kullanılır.

Bu algoritmalar, makine öğreniminin çeşitli alanlarında, farklı türdeki veri setleri ve problemler üzerinde çalışmak için tasarlanmıştır. Her bir algoritmanın detaylarına ve uygulama örneklerine bakmak, daha ayrıntılı bir anlayış sağlayacaktır. Makine öğrenmesi, sürekli gelişen bir alan olduğundan, bu listedeki algoritmalar ve onların uygulamaları zamanla değişebilir ve yeni algoritmalar ortaya çıkabilir.

Google Cloud Machine Learning Engineer sertifikası Eğitimi

Machine Learning Engineer, makine öğrenimi sistemlerini tasarlar, derler, üretime geçirir, optimize eder, çalıştırır ve yönetir. Bu öğrenme yolu talep üzerine alınan kurslar, laboratuvarlar ve beceri rozetlerinden oluşan özenle seçilmiş bir koleksiyonda size yol gösterir. Eğitim boyunca ML Engineer rolü için gerekli olan Google Cloud teknolojilerini kullanarak pratiğe dayalı deneyim edinirsiniz. Öğrenme yolunu tamamladıktan sonra kariyer yolculuğunuzda emin adımlarla ilerlemek için Google Cloud Machine Learning Engineer sertifikasına göz atın.

Buradan ulaşabilirsiniz.

ML Gözetimli öğrenme, Örnek bir veri seti ile Spark-Java sınıflandırma örneği

Gözetimli öğrenme, modelin belirli bir çıktıyı tahmin etmesi gerektiği durumlarda kullanılır. Eğitim veri setinde girdi ve beklenen çıktılar bulunur ve model bu veriler üzerinde eğitilir.

Gözetimli öğrenme (supervised learning), yapay zeka ve makine öğrenmesinde sıkça kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, bir modelin belirli bir çıktıyı doğru bir şekilde tahmin etmesi amaçlanır. Gözetimli öğrenme süreci şöyle işler:

Veri Toplama: Gözetimli öğrenme için ilk adım, eğitim veri setinin toplanmasıdır. Bu veri seti, modelin öğrenmesi için gerekli bilgileri içerir.

Eğitim Veri Seti: Eğitim veri seti, girdi (input) ve beklenen çıktılar (output) içerir. Girdiler, modelin tahmin yapması için kullanacağı verilerdir. Beklenen çıktılar ise, modelin bu girdilere karşılık üretmesi gereken sonuçlardır.

Model Eğitimi: Model, eğitim veri seti kullanılarak eğitilir. Bu süreçte, model girdi verilerini alır ve bu verilere dayanarak bir çıktı üretir. Modelin ürettiği çıktı, beklenen çıktı ile karşılaştırılır ve modelin performansı değerlendirilir.

Optimizasyon ve Ayarlama: Modelin performansı yeterli değilse, algoritma parametreleri ve model yapılandırması optimize edilerek modelin daha doğru tahminler yapması sağlanır.

Test ve Değerlendirme: Model eğitildikten sonra, genellikle daha önce görmediği verilerle test edilir. Bu aşama, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için önemlidir.

Gözetimli öğrenme, sınıflandırma (classification) ve regresyon (regression) gibi çeşitli problem türleri için kullanılabilir. Örneğin, sınıflandırma problemi, bir e-postanın "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırılması olabilir. Regresyon problemi ise, bir evin değerinin tahmin edilmesi gibi sürekli bir çıktının üretilmesini içerebilir.

Gözetimli öğrenmenin devamında, modelin gerçek dünya verileri üzerindeki performansını değerlendirme ve iyileştirme süreçleri önem taşır:

Gerçek Dünya Verileri ile Test: Model, eğitim aşamasında görmediği gerçek dünya verileri ile test edilir. Bu, modelin genelleme yeteneğini ve yeni verilere nasıl tepki verdiğini anlamak için önemlidir.

Değerlendirme Metrikleri: Modelin başarısını ölçmek için çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılır. Sınıflandırma problemleri için doğruluk (accuracy), hassasiyet (precision), duyarlılık (recall) ve F1 skoru gibi metrikler; regresyon problemleri için ise ortalama kare hatası (mean squared error) ve ortalama mutlak hata (mean absolute error) gibi metrikler tercih edilir.

Hata Analizi ve İyileştirme: Modelin performansını artırmak için hata analizi yapılır. Yanlış tahminler incelenir ve bu hataların nedenleri belirlenmeye çalışılır. Buna dayanarak, modelin eğitim süreci veya veri seti üzerinde iyileştirmeler yapılabilir.

Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Modelin performansını artırmak için özellik mühendisliği yapılır. Bu süreçte, mevcut verilerden daha anlamlı özellikler (features) türetilir veya gereksiz özellikler çıkarılır.

Modelin Güncellenmesi ve Bakımı: Model, zaman içinde değişen veri ve gereksinimlere uyum sağlayabilmek için düzenli olarak güncellenir ve bakımı yapılır. Bu süreç, modelin uzun vadeli başarısını sağlamak için önemlidir.

Gözetimli öğrenme, finansal tahminler, tıbbi teşhis, görüntü ve ses tanıma, metin sınıflandırma gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu yöntemin başarısı, hem kullanılan algoritmanın kalitesine hem de eğitim veri setinin yeterliliğine ve doğruluğuna bağlıdır. Veri setinin kalitesi ve çeşitliliği arttıkça, modelin daha doğru ve güvenilir tahminler yapma ihtimali de artar.

Şimdi senden 50 adetlik örnek veri seti isteyeceğim. Daha sonraki mesajımda bu veri seti üzerinden bir sınıflandırmayı Apache Spark ve Javayla model oluşturmanı isteyeceğim. Önce bana veri setini ver ve feature valıe ve labelların ne olduğunu söyle.

İşte sınıflandırma için kullanabileceğiniz 50 örneklik bir veri seti:

Özellikler (Features):

Feature1: 0 ile 100 arasında rastgele değerler.

Feature2: 0 ile 50 arasında rastgele değerler.

Feature3: İkili değerler (0 veya 1).

Etiket (Label):

Label: 0 veya 1 olarak sınıflandırılmış. Bu etiket, belirli bir kurala göre hesaplanmıştır: (Feature1 + Feature2 * 2 + Feature3 * 50) > 100.

İlk 10 örnek şu şekildedir:

Feature1 Feature2 Feature3 Label

54.88 28.51 1 1

71.52 21.93 0 1

60.28 49.42 1 1

54.49 5.10 0 0

42.37 10.44 0 0

64.59 8.07 1 1

43.76 32.66 1 1

89.18 12.66 0 1

96.37 23.32 0 1

38.34 12.22 0 0

Bu veri seti, Apache Spark ve Java ile model oluşturmak için kullanılabilir. ​​

Şimdi Spark ve java ile kodunu yaz ve modeli oluştur

Apache Spark ve Java kullanarak basit bir sınıflandırma modeli oluşturmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz. Burada, Spark MLlib kütüphanesini kullanacağız. Öncelikle, gerekli kütüphaneleri içe aktararak başlayalım:

java

Copy code

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression;

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionModel;

Daha sonra, bir SparkSession başlatarak işlemlere başlayabilirsiniz:

java

Copy code

SparkSession spark = SparkSession

  .builder()

  .appName("ClassificationExample")

  .config("spark.master", "local")

  .getOrCreate();

Veri setinizi Spark DataFrame formatına dönüştürmek için, öncelikle verilerinizi bir CSV dosyasına kaydetmeniz ve sonra Spark ile yüklemeniz gerekir. Burada, verilerinizi bir CSV dosyasında olduğunu varsayıyorum:

java

Copy code

Dataset<Row> data = spark.read().format("csv")

  .option("header", "true")

  .option("inferSchema", "true")

  .load("path/to/your/csvfile.csv");

VectorAssembler kullanarak özellikleri bir vektöre dönüştürün:

java

Copy code

VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()

  .setInputCols(new String[]{"Feature1", "Feature2", "Feature3"})

  .setOutputCol("features");

Dataset<Row> transformedData = assembler.transform(data);

Logistic Regression modelini oluşturun ve verilerle eğitin:

java

Copy code

LogisticRegression lr = new LogisticRegression()

  .setLabelCol("Label")

  .setFeaturesCol("features");

LogisticRegressionModel model = lr.fit(transformedData);

Modeli test verileri üzerinde değerlendirme ve tahmin yapma için kullanabilirsiniz. Burada, basitlik adına, modeli eğitim verisi üzerinde değerlendirdik. Gerçek bir senaryoda, veri setinizi eğitim ve test setlerine bölmelisiniz.

Son olarak, Spark oturumunu kapatmayı unutmayın:

spark.stop();

Bu kod parçacığı, temel bir sınıflandırma modelinin nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Gerçek dünya uygulamalarında, veri ön işleme, model parametre ayarlama ve performans değerlendirme gibi ek adımlar gerekebilir.

Makine Öğrenmesi Apache Spark İle Ev Fiyat tahmini

Oda sayısı, balkon var mı yok mu? Cephe kuzey mi güney mi? İl/İlçe. Banyo sayısı. Merkezi Isıtma/Soba/Kombi mi? Bu featurelara göre ev fiyat bilgisi veren örnek bir veri seti verir misin?

Elbette, size örnek bir ev ilanları veri seti oluşturabilirim. Bu veri seti, evlerin oda sayısı, balkon varlığı, cephesi (kuzey veya güney), il/ilçe konumu, banyo sayısı ve ısıtma tipi (merkezi ısıtma, soba veya kombi) gibi özelliklerini içerecek ve her bir ev için tahmini bir fiyat sağlayacak. İşte bu özelliklere göre düzenlenmiş örnek bir veri seti:

Ev ID Oda Sayısı Balkon Varlığı Cephe İl/İlçe Banyo Sayısı Isıtma Tipi Tahmini Fiyat (TL)

1 3 Var Güney İstanbul/Kadıköy 2 Kombi 750.000

2 2 Yok Kuzey Ankara/Çankaya 1 Merkezi Isıtma 450.000

3 4 Var Güney İzmir/Konak 2 Soba 600.000

4 1 Var Kuzey Bursa/Osmangazi 1 Kombi 300.000

5 3 Yok Kuzey Antalya/Muratpaşa 1 Merkezi Isıtma 500.000

Bu tablo, gerçek verilere dayanmayan, sadece bir örnek olarak oluşturulmuş kurgusal bir veri setidir. Gerçek veri setleri genellikle çok daha fazla sayıda örnek ve daha detaylı özellikler içerir.

Şimdi bu verilerin 20 bin adet olduğunu varsayılım. Apache Spark ile verdiğim özelliklere göre ev fiyatı tahmin eden Java ile yazılmış bir tahmin modeli oluşturmak istiyorum. Adım adım ne yaptığını yazıp kodlamanı istiyorum.

Modelle tahminleme yapmak için öncelikle eğitilmiş bir modelinizin olması gerekiyor. Yukarıda bahsedilen adımlarla bir model eğittikten sonra, bu modeli kullanarak yeni veri üzerinde tahminleme yapabilirsiniz. Java'da Apache Spark kullanarak bu işlemi gerçekleştirecek bir uygulama yazalım:

java

Copy code

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel;

public class HousePricePrediction {

    public static void main(String[] args) {

        // SparkSession başlatma

        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("House Price Prediction").getOrCreate();

        // Eğitilmiş modeli yükleme

        LinearRegressionModel model = LinearRegressionModel.load("path/to/your/saved/model");

        // Yeni veri setini yükleme

        Dataset<Row> newDF = spark.read().option("header", "true").csv("path/to/your/new/data.csv");

        // Yeni veriler için özellik mühendisliği (eğitim veri setiyle aynı ön işlemler)

        // ...

        // Özellikleri vektör olarak birleştirme

        VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(new String[]{"oda", "balkon", ...}).setOutputCol("features");

        Dataset<Row> transformedNewData = assembler.transform(newDF);

        // Tahminleme yapma

        Dataset<Row> predictions = model.transform(transformedNewData);

        // Tahminleri gösterme veya kaydetme

        predictions.select("fiyat").show();

        spark.stop();

    }

}

Bu kod parçacığı, eğitilmiş bir modeli yükler ve yeni veri seti üzerinde tahminler yapar. Burada dikkat edilmesi gereken noktalar:

newDF: Tahmin yapmak istediğiniz yeni veri setidir. Bu veri seti, model eğitimi sırasında kullanılan veri setiyle aynı formatta olmalıdır.

Özellik Mühendisliği: Yeni veri seti üzerinde, model eğitimi sırasında uyguladığınız aynı ön işleme adımlarını uygulamanız gerekmektedir.

assembler: Modelin eğitimi sırasında kullanılan özellikleri vektör formuna dönüştürmek için kullanılır.

model.transform(transformedNewData): Bu, yeni veri seti üzerinde tahmin yapmak için kullanılır.

predictions.select("predictedLabel").show(): Bu satır, tahmin edilen değerleri gösterir. İsterseniz bu tahminleri bir dosyaya kaydedebilir veya başka bir işlem için kullanabilirsiniz.

Bu uygulama, modelinizi gerçek dünya verileri üzerinde test etmek ve tahminler yapmak için kullanılabilir. Gerçek bir uygulamada, veri ön işleme ve özellik mühendisliği adımları daha karmaşık olabilir ve modelinizin doğruluğunu artırmak için ek ayarlamalar gerekebilir.