Teşekkürler hocam. Train_test_split metodunu hangi verilerde kullanmalıyız? Büyük hacimli veri- küçük küçük hacimli veri veya regresyon - sınıflandırma gibi ?
Makine ogrenmesi analizleri icin ne kadar cok veri olursa o kadar iyi model kurulur. Ama cok fazla veri icin derin ogrenme kullanilir. train test split fonksiyonu egitim ve test verilerini otomatik olusturur. Egitim ve test verilerini butun ml algoritmalari icin kullanmalisiniz. Yoksa modelin performansini goremezsiniz.
starndart scaler ile önce fit sonra transform mu etmek gerek kaçla kaç aralığına indirgiyo mesela yaş 30 maaş 15.000 ya bu aradaki farkı aynı oranda azaltıp baskın olmaması için standart scaler yaparken scaler.fit_transform(X,y) mi diyecez yoksa sadece x i mi scale edecez ?
Once egitim verisine gore olceklemeyi egitiyoruz sonra bu ogrenen degerleri transform ile hem egitim hem de test verilerine uyguluyoruz. Sadece X'e uygulanir.
Hocam sormak istediğim kullandığınız sürümden jupyter kodları yazarken otomatik tamamlıyor. Ama benim kullandığım da böyle bir durum yok (6.3.0) bir de dark mode u jupyter de nasıl yapabildiğinizi sormak istedim bir de hocam farklı disiplinlerde çalışanlar için elektrik elektronik mühendisliği alanındayım spyder ı mı jupyter i mi öneririsiniz?
@@TirendazAkademi hocam metoloji olarak veri biliminde makine ogrenmesini ogrenmek icin ezbermi yoksa kodlama daki gibi mantiga dayali pratikmi önerirsiniz ????
Makine ogrenmesi icin temel konulari ogrenin yeter. Bilmeniz gereken konulari kanalimizda anlattim. Daha sonra bol pratik 👍 Scikit learn gibi frameworkler islerinizi kolaylastiriyor. Hatta bu hafta pycaret frameworkunu anlatacagim. Bu framework daha da basitlestiriyor analizleri.
@@TirendazAkademi cok tskler hocam asagi yukari 2 yildir python ile calisiyorum sifirdan basladim ilk 1 sene sadece kod yazma ve alisma evresi idi simdi ise dilin mantigini daha iyi anliyorum yani temel prensiplerin ne amac ile ne maksat ile oldugu daha iyi yer ediniyor gerci hala bir cok fonksiyonu ezbere yapamasamda gorur gormez anliyorum hem mantigini hem islevini o bakimdan ayni metodolojiyi takip edip etmeme arasinda kaldigim icin sormustum cok tskler
merhaba, cogu forumda ki orneklerde random state komutu 42 olarak alinmis, bunun bir nedeni var midir? ve bu random state komutu veriyi isleme tabi tutarken daha kararli olmasini mi saglamaktadir yani her seferinde arkli degerlere bolmeyip ayni degerlere bolmesi veya islem yapmasi veya sonuc vermesi ne anlama gelmektedir?
Random state rasgele secilen verileri tekrar elde etmek icin kullaniliyor. Bu degeri istediginiz gibi secebilirsiniz. 13 ugursuz kabul edildigi gibi 42'yi de sansli bir sayi gibi dusunebilirsiniz.
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCv komutunu verdikten sonra cannot import name 'RandomizedSearchCv' from 'sklearn.model_selection' (C:\Users\ACER\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\__init__.py) hatası alıyorum. Bu sorunu nasıl çözebilirim ,yardımcı olabilir misiniz?
Kanalınız sayesinde çok yararlı bilgilere ulaşıyoruz
Dusuncelerinizi bizimle paylastiginiz icin cook tesekkurler 👍 mutlu ogrenmeler 😀
Hocam elinize emeyinize saglik, harikasiniz.
süper
hocam harika videolar çekiyorsun cok tesekkür ederim 🙏
👍👍👍😀
Teşekkürler hocam. Train_test_split metodunu hangi verilerde kullanmalıyız? Büyük hacimli veri- küçük küçük hacimli veri veya regresyon - sınıflandırma gibi ?
Makine ogrenmesi analizleri icin ne kadar cok veri olursa o kadar iyi model kurulur. Ama cok fazla veri icin derin ogrenme kullanilir. train test split fonksiyonu egitim ve test verilerini otomatik olusturur. Egitim ve test verilerini butun ml algoritmalari icin kullanmalisiniz. Yoksa modelin performansini goremezsiniz.
teşekkürler
Iyi calismalar 👍😀
Harikasın Hocam
Happy learning 👍😀
starndart scaler ile önce fit sonra transform mu etmek gerek kaçla kaç aralığına indirgiyo mesela yaş 30 maaş 15.000 ya bu aradaki farkı aynı oranda azaltıp baskın olmaması için standart scaler yaparken scaler.fit_transform(X,y) mi diyecez yoksa sadece x i mi scale edecez ?
Once egitim verisine gore olceklemeyi egitiyoruz sonra bu ogrenen degerleri transform ile hem egitim hem de test verilerine uyguluyoruz. Sadece X'e uygulanir.
Hocam sormak istediğim kullandığınız sürümden jupyter kodları yazarken otomatik tamamlıyor. Ama benim kullandığım da böyle bir durum yok (6.3.0) bir de dark mode u jupyter de nasıl yapabildiğinizi sormak istedim bir de hocam farklı disiplinlerde çalışanlar için elektrik elektronik mühendisliği alanındayım spyder ı mı jupyter i mi öneririsiniz?
Ben jupyter temasi kullaniyorum. Jupyterde tab tusu kodu tamamliyor. Veri analizi icin bana gore en iyisi jupyter notebook.
tskler
Iyi calismalaf 👍😀
@@TirendazAkademi hocam metoloji olarak veri biliminde makine ogrenmesini ogrenmek icin ezbermi yoksa kodlama daki gibi mantiga dayali pratikmi önerirsiniz ????
Makine ogrenmesi icin temel konulari ogrenin yeter. Bilmeniz gereken konulari kanalimizda anlattim. Daha sonra bol pratik 👍 Scikit learn gibi frameworkler islerinizi kolaylastiriyor. Hatta bu hafta pycaret frameworkunu anlatacagim. Bu framework daha da basitlestiriyor analizleri.
@@TirendazAkademi cok tskler hocam asagi yukari 2 yildir python ile calisiyorum sifirdan basladim ilk 1 sene sadece kod yazma ve alisma evresi idi simdi ise dilin mantigini daha iyi anliyorum yani temel prensiplerin ne amac ile ne maksat ile oldugu daha iyi yer ediniyor gerci hala bir cok fonksiyonu ezbere yapamasamda gorur gormez anliyorum hem mantigini hem islevini o bakimdan ayni metodolojiyi takip edip etmeme arasinda kaldigim icin sormustum cok tskler
Bol bol pratik yapmak cok onemli. Pratik yapmayinca bilgiler kalici olmuyor. Kaggle gibi platformlar pratik icin harika. Iyi calismalar 👍😀
merhaba, cogu forumda ki orneklerde random state komutu 42 olarak alinmis, bunun bir nedeni var midir? ve bu random state komutu veriyi isleme tabi tutarken daha kararli olmasini mi saglamaktadir yani her seferinde arkli degerlere bolmeyip ayni degerlere bolmesi veya islem yapmasi veya sonuc vermesi ne anlama gelmektedir?
Random state rasgele secilen verileri tekrar elde etmek icin kullaniliyor. Bu degeri istediginiz gibi secebilirsiniz. 13 ugursuz kabul edildigi gibi 42'yi de sansli bir sayi gibi dusunebilirsiniz.
Hcam videonuzu izlerken neyin nerden geldiğini çok anlayamıyorum ne yapmam gerekiyor
Anlayamadığınız yerleri dokümantasyondan bakabilirsiniz.
@@TirendazAkademi nerden ulaşabilirim
Google'a scikit learn yazin resmi dokumantasyon gelir
.
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCv komutunu verdikten sonra cannot import name 'RandomizedSearchCv' from 'sklearn.model_selection' (C:\Users\ACER\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\__init__.py) hatası alıyorum. Bu sorunu nasıl çözebilirim ,yardımcı olabilir misiniz?
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV şeklinde deneyin son harf büyük olacak