Bu dersimizde veri setimizin test ve öğrenme olarak nasıl bölüneceğini öğreneceğiz. Bu bölme (split) işlemi, verinin ne kadarına test ne kadarına öğrenme yapacağımızı göstermektedir. Genelde 1/3ü test, 2/3 öğrenme oranına bölünür. Daha önceki derslerimizde oluşturduğumuz dataframe tablomuzu hatırlayın. Bu tablodaki cinsiyet sutunu tahmin etmek istiyorsak, veri kümemizi cinsiyet ve diğer Devamı…
Bu dersimizde bir önceki derslerimizde oluşturduğumuz verileri dataframe olarak oluşturacağız. Veriler yalın haldeyken index numaraları yada sutun isimleri olmayabilir. Dataframe oluşturduğunuz zaman veri dizimize bir index sutunu ve sutunları isimlendirmiş oluyoruz. İhtiyacımız olan kütüphaneleri daha önceki derslerimizde eklemiştik. Hatırlatma amaçlı buraya da yazıyorum. # kütüphaneleri ekle import pandas as pd Devamı…
Merhaba arkadaşlar, bu derste verilerimizi nasıl kategorik bir tablo yapısında göserebileceğimizi öğreneceğiz. Bu ne işimize yarayacak derseniz, bazı veriler numerik değilse bunları işlemek için gruplamanız gerekmektedir. daha önce bahsettiğimiz ülke tablomuzdaki tr, fr, us verilerinin herbirini ilk önce bir değer atayıp sonra bir tabloda bu değerleri göstereceğiz. Önceki derslerde veriler Devamı…
Bu yazımızda veri setimizdeki eksik verileri nasıl bir strateji ile doldurmayı öğreneceğiz. Bunun için sklearn kütüphanesini kullanacağız. eksikveriler.csv dosyasını okuttuğumuz zaman boş olan yerler NaN olarak pythonda gözükmektedir. [[130. 30. 10.] [125. 36. 11.] [135. 34. 10.] [133. 30. 9.] [129. 38. 12.] [180. 90. 30.] [190. 80. 25.] [175. Devamı…
Merhaba arkadaşlar, bu kategoride Makine Öğrenmesi konusuna giriş yaparak bu alanda kendimizi geliştireceğiz. Bunun için Python dilini kullanacağız ve ilk olarak Dr. Sadi Evren Şeker‘ in Python ile makine öğrenmesi eğitim serisinden faydalanacağız. Ben farklı bir IDE olan Visual Stduio Code idesini kullanacağım. Bu kategoride farklı eğitim setlerinden kaynaklar ve Devamı…