Python ile Veri Bilimi (Data Science)

Posew7 · 22 May 2019

Veri Bilimi Nedir
Yapılanmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve bilgi sahibi olmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmayı ve sistemleri kullanmaktır.

Python ile Veri Bilimi

Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn kütüphanelerini kullanarak çok daha basit kodlarla veriler analiz edilebilir.

Numpy (Numerical Python) : Bilimsel hesaplamaları daha hızlı şekilde yapılmasını sağlayan matematik kütüphanesidir.

--> numpy kütüphanesini import etmek için

Kod:

import numpy as np

--> np.array() = dizi oluşturmak için kullanılır

Kod:

dizi = np.array([1,2,3,4,5,6,7])

--> shape = dizinin kaç boyutlu olduğunu gösterir

Kod:

print(dizi.shape)

#output

(1, 7)

--> reshape() = dizinin boyutunu değiştirmek için kullanılır

Kod:

dizi.reshape(7,1)

--> T = dizinin transpozunu almak için kullanılır

Kod:

dizi.T

--> arange() = belirlenen değerlerde dizi üretir

Kod:

np.arange(0,50,5)   # 0'dan 50'ye 5'er 5'er

--> sum() = dizi içindeki değerleri toplar

Kod:

dizi.sum()

--> max() = dizi içindeki maksimum değeri verir

Kod:

dizi.max()

--> min() = dizi içindeki minimum değeri verir

Kod:

dizi.min()

--> zeros() = 0'lardan oluşan dizi üretir

Kod:

np.zeros(3,4)   # 3'e 4'lük matris

#output

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

--> ones() = 1'lerden oluşan dizi üretir

Kod:

np.ones(3,4)

# output

array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

Pandas : Kolay kullanımlı, yüksek performanslı, veri yapıları ve analizleri sağlayan kütüphanedir.

--> pandas kütüphanesini import etmek için

Kod:

import pandas as pd

--> DataFrame() = dictionary bir yapıyı dataframe yapmak için kullanılır

Kod:

data = pd.DataFrame(dict)

--> head() = datanın ilk 5 satırını verir

Kod:

data.head()

--> columns() = datanın kolonlarını verir

Kod:

data.columns()

--> info() = data hakkında bilgiler verir (kolon veri tipleri, adetleri, boyutu)

Kod:

data.info()

--> describe() = data hakkında istatiksel bilgiler verir (max,min,ort değer, mod, medyan)

Kod:

data.describe()

--> corr() = veriler arasındaki korelasyonu gösterir

Kod:

data.corr()

Matplotlib : Data ile 2 boyutlu grafikler hazırlamak için kullanılan kütüphanedir.

--> matplotlib kütüphanesini import etmek için

Kod:

import matplotlib.pyplot as plt

Line Plot

Scatter Plot

Hist Plot

Bar Plot

Scikit-Learn : Yapay öğrenme alanında en yaygın kullanılan, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman gibi birçok temel yöntemi içeren bu kütüphane.

Lineer Regression

Polynomial Regression

Decision Tree

Random Forest

Makine öğrenmesi kendi içinde ikiye ayrılmaktadır. Supervised Learning ve Unsupervised Learning

Peki nedir bunlar ?

Supervised Learning
Sahip olduğumuz verilerin belli bir kategori, düzen ya da sınıf olarak ayrılmış halidir.

Unsupervised Learning
Sahip olduğumuz verilerin belli bir kategori, düzen ya da sınıf olarak ayrılmamış halidir. (Gerçek hayatta da çoğunlukla bu tip veri ile karşılarız)

Örnek olarak da bu verilere bakabiliriz

KNeighbors Classifier

Makinenin veriyi en iyi öğreneceği konumu bulmak için KNN algoritması kullanılabilir.

Kod:

score_list = []
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

for i in range(1,21):
    knn2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i)
    knn2.fit(x_train, y_train)
    score_list.append(knn2.score(x_test, y_test))

plt.plot(range(1,21),score_list)
plt.xlabel("k values")
plt.ylabel("accuracy")
plt.show()

Grafiğe bakarak maksimum olduğu yerler bizim konumumuz olmaktadır. n_neighbors = 6,7,8,11 olabilir

KMeans

unsupervised durumu, supervised yapmak için kullanılan yöntemlerden biridir.

Kod:

from sklearn.cluster import KMeans

wcss = []
for k in range(1,15):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(data)
    wcss.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1,15), wcss)
plt.show()

Grafiğin keskin olarak kırıldığı nokta, bizim unsupervised verimizin en uygun şekilde kaç parçaya ya da bölüme ayrılacağını söylediği noktadır. n_cluster = 3 olur

Python ile Veri Bilimi (Data Science)

Posew7

Üye

Sosyal medya sayfalarımız