Ders 37: Python Kursu – Makine Öğrenimi (Scikit-learn) ile Veri Bilimine Giriş
Makine öğrenimi, günümüzün en heyecan verici ve geliştirmeye değer alanlarından biri. Bu dersimizde Python’un popüler kütüphanelerinden biri olan Scikit-learn’i kullanarak makine öğrenimi temellerine dalacağız. Scikit-learn, veri madenciliği ve veri analizi için güçlü bir araçtır ve Python programlama dili ile derin bir entegrasyona sahiptir. Hedefimiz, temel makine öğrenimi kavramlarını biraz daha yakından tanımak ve uygulamalı örneklerle pekiştirmektir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarların veri üzerinden öğrenmesini ve bu verilerden sonuçlar çıkarmasını sağlayan bir alan olarak tanımlanabilir. Makineler, programlamaya ihtiyaç duymadan kendilerini geliştirebilirler. Literatürde, makine öğrenimi genellikle üç ana kategoriye ayrılır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Bu kavramların her biri farklı türde sorunları çözmek için kullanılır ve sahip olduğu avantajlarla proje ihtiyaçlarına göre seçilir.
Scikit-learn Kütüphanesine Giriş
Scikit-learn, makine öğrenimi için en çok tercih edilen Python kütüphanelerinden biridir. Kullanıcı dostu arayüzü ve kapsamlı dökümantasyonu sayesinde, hem yeni başlayanlar hem de tecrübeli veri bilimcileri için etkili bir çözümdür. Bu kütüphane, regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi bir dizi farklı algoritmayı destekler. Bununla birlikte, veri ön işleme, model seçimi ve değerlendirme gibi görevleri de kolaylıkla yapmamıza olanak tanır.
Veri Seti Hazırlama
Makine öğrenimi uygulamaları için en kritik adımlardan biri veri setinin doğru bir şekilde hazırlanmasıdır. Burada veri toplama, temizleme ve ön işleme adımlarını içermektedir. Veri setinde eksik verilerin bulunması, çelişkili bilgiler veya gereksiz özellikler gibi sorunlar, modelin başarısını doğrudan etkiler. Bu nedenle, veri hazırlama sürecine gereken önemi vermek gerekir. Özellikle pandas kütüphanesi bu aşamada en büyük yardımcılardan birisidir.
Model Oluşturma ve Eğitme
Kütüphanemiz üzerinden modelimizi oluşturduktan sonra, model eğitimi aşamasına geçiyoruz. Bu aşama, genellikle eğitim veri seti ile gerçekleştirilir. Scikit-learn’in sağladığı sınıflandırma ve regresyon algoritmalarını kullanarak, seçtiğimiz modeli eğitmeye başlayabiliriz. Eğitilen modelin performansını ölçmek için genellikle ‘cross-validation’ gibi teknikler kullanılır. Bu, modelin gerçek veri setlerinde ne denli etkili olacağını anlamamıza yardımcı olur.
Model Değerlendirme
Model değerlendirme, geliştirdiğimiz modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini ölçmek için kullanılan bir aşamadır. Burada, test veri seti üzerinde modelin tahminlerini belirleyerek, gerçek sonuçlarla karşılaştırmalar yaparız. Scikit-learn, değerlendirme metrikleri için çeşitli araçlar sunar; doğruluk, F1 skoru, ROC eğrisi gibi. Bu metrikler, modelimizin ne kadar iyi performans gösterdiğini ortaya koyar ve hangi alanlarda geliştirilmesi gerektiğini belirlememize yardımcı olur.
Uygulamalı Örnek: Basit Bir Sınıflandırıcı Oluşturma
Bunlar makine öğreniminin temel aşamaları. Şimdi, Scikit-learn kullanarak basit bir sınıflandırıcı örneği oluşturacağız. Örneğimizde Iris veri setini kullanilacak ve bu veri setinde yer alan üç farklı çiçek türünü (setosa, versicolor ve virginica) sınıflandıracağız. Teknik adımları takip ederek bir model oluşturacak ve performansını değerlendireceğiz. Adım adım ilerleyeceğimiz bu uygulama, teorik bilgileri pekiştirmemize yardımcı olacak.
Sonuç ve Gelecek Adımlar
Bu ders sayesinde makine öğreniminin temellerine dair bilgi sahibi olmakla birlikte Scikit-learn kütüphanesinin kullanımı hakkında da fikir sahibi olduk. Öğrenim sürecinin devam etmesi için daha karmaşık veri setleri ile uygulama yapabilir, farklı algoritmalar deneyebiliriz. Veri bilimi ve makine öğrenimi alanında daha derin bir bilgi edinmek için farklı kaynaklardan yararlanmak ve sürekli pratik yapmak oldukça önemlidir.
Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)
- Scikit-learn nedir? – Scikit-learn, Python dili ile yazılmış bir makine öğrenimi kütüphanesidir.
- Makine öğrenimi alanında hangi diller kullanılır? – Python, R ve Java, makine öğrenimi için en çok kullanılan programlama dilleridir.
- Scikit-learn ile hangi algoritmalar kullanılabilir? – Regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi birçok algoritma mevcuttur.
- Veri seti nasıl hazırlanır? – Veri seti, temizleme, ön işleme ve uygun şekilde bölme adımlarını içerir.
