Makine Öğrenmesi Projesi için Scikit-Learn Kullanımı

Adı : Makine Öğrenmesi Projesi için Scikit-Learn Kullanımı

Scikit-Learn Nedir?

Scikit-learn, Python programlama dilinde kullanılabilecek bir makine öğrenmesi kütüphanesi olarak bilinir. Scikit-learn lisansı altında dağıtılan bu kütüphane, açık kaynak kodlu ve kolay kullanım özellikleriyle popülerdir. Scikit-learn ile sınıflandırma, yapısal tahminleme, kümeleme ve boyut indirgeme gibi makina öğrenmesi işlemlerini gerçekleştirmek mümkündür.

Scikit-learn Kullanımı İçin Örnekler
1. Sınıflandırma:
Sınıflandırma, bir veri setinde yer alan ögelerin farklı sınıflara ayrılması işlemidir. Scikit-learn kütüphanesi, sınıflandırma işlemlerini gerçekleştirmek için bazı fonksiyonlar sunar. Örneğin, iris veri seti içerisinde çiçeklerin sınıflandırılması işlemi gerçekleştirilebilir. İris veri seti, 3 farklı çiçek türü içeren 150 örnek veriye sahiptir. Scikit-learn kütüphanesi içerisinde yer alan Decision Tree yardımcı fonksiyonu kullanılarak, iris veri seti üzerinde sınıflandırma işlemi gerçekleştirilebilir.

2. Kümeleme:
Kümeleme, bir veri setinin benzer özelliklere sahip öğelerine göre gruplanması işlemidir. Scikit-learn kütüphanesi, kümeleme işlemleri için KMeans gibi birkaç farklı algoritma sunar. Örneğin, müşteri verilerinin kümeleme işlemi gerçekleştirilebilir. Uygulamada, müşterilerin sıklıkla aldığı ürünler, satın alma tutarları, cinsiyet, yaş vb. özellikler kullanılarak aynı kümelere dahil edilebilir.

3. Boyut indirgeme:
Boyut indirgeme, bir veri setinde yer alan değişken sayısının azaltılması işlemidir. Scikit-learn kütüphanesi, boyut indirgeme işlemleri için birkaç farklı algoritma sunar. Örneğin, PCA (principal component analysis) yardımcı fonksiyonu ile bir veri setindeki özelliklerin farklı kombinasyonlarını kullanarak yüksek boyutlu verilerin analizi yapılabilir.

Sık Sorulan Sorular
1- Scikit-learn hangi amaçlar için kullanılır?
Scikit-learn, sınıflandırma, yapısal tahminleme, kümeleme ve boyut indirgeme gibi makine öğrenmesi işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan bir kütüphanedir.

2- Scikit-learn'de hangi algoritmalar kullanılır?
Scikit-learn kütüphanesi içerisinde birkaç farklı algoritma sunulur. Bunlar, sınıflandırma için Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes vb.; kümeleme için KMeans, DBSCAN vb.; boyut indirgeme için PCA, LDA vb.

3- Scikit-learn kullanımı için hangi düzeyde Python bilgisi gereklidir?
Scikit-learn kullanmak için Python programlama dilinde temel seviyede bilgi sahibi olmak yeterlidir. Ara sıra bazı makine öğrenmesi kavramlarına hâkim olmak da faydalı olacaktır."