Makine öğrenimi alanında, veri hazırlığı, bir modelin eğitiminin başarısında çok önemli bir rol oynar. Pandas kitaplığını kullanırken, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için verilerin hazırlanmasında yer alan birkaç adım vardır. Bu adımlar veri yükleme, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri bölmeyi içerir.
Verileri hazırlamanın ilk adımı, onu bir Pandas DataFrame'e yüklemektir. Bu, verileri bir dosyadan okuyarak veya bir veritabanını sorgulayarak yapılabilir. Pandalar, bu işlemi kolaylaştırmak için "read_csv()", "read_excel()" ve "read_sql()" gibi çeşitli işlevler sağlar. Veriler yüklendikten sonra tablo formatında saklanır ve bu da manipüle edilmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
Bir sonraki adım, eksik değerleri işlemeyi, kopyaları kaldırmayı ve aykırı değerlerle uğraşmayı içeren veri temizlemedir. Eksik değerler, ortalama atama veya ileri/geri doldurma gibi teknikler kullanılarak doldurulabilir. Kopyalar, "duplicated()" ve "drop_duplicates()" işlevleri kullanılarak belirlenebilir ve kaldırılabilir. Aykırı değerler, Z-skoru veya çeyrekler arası aralık (IQR) gibi istatistiksel yöntemler kullanılarak tespit edilebilir ve bunları kaldırarak veya daha uygun bir değere dönüştürerek ele alınabilir.
Verileri temizledikten sonra, bir sonraki adım veri dönüştürmedir. Bu, kategorik değişkenleri sayısal temsillere dönüştürmeyi, sayısal değişkenleri ölçeklendirmeyi ve yeni özellikler oluşturmayı içerir. Kategorik değişkenler, one-hot kodlama veya etiket kodlama gibi teknikler kullanılarak dönüştürülebilir. Sayısal değişkenler, standardizasyon veya normalleştirme gibi teknikler kullanılarak ölçeklendirilebilir. Mevcut özellikler birleştirilerek veya bunlara matematiksel işlemler uygulanarak yeni özellikler oluşturulabilir.
Son olarak, verilerin eğitim ve test kümelerine bölünmesi gerekir. Bu, eğitilmiş modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için yapılır. Pandas'taki "train_test_split()" işlevi, verileri belirli bir orana göre eğitim ve test kümelerine rastgele bölmek için kullanılabilir. Verilerin, hedef değişkenin dağılımını koruyacak şekilde bölünmesini sağlamak önemlidir.
Özetlemek gerekirse, Pandas kitaplığı kullanılarak bir makine öğrenimi modelinin eğitimi için verilerin hazırlanmasına ilişkin adımlar arasında veri yükleme, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri bölme yer alır. Bu adımlar, verilerin modeli eğitmek için uygun formatta olmasını sağlamak ve güvenilir sonuçlar elde etmek için gereklidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin