Giriş

Python, zengin kütüphane ekosistemi ve kullanım kolaylığı sayesinde makine öğrenmesi (ML) projeleri için en popüler programlama dillerinden biridir. Bir ML modelini sıfırdan eğitmeyi anlamak, veri bilimciler için temel bir beceridir. Bu konuda, Python kullanarak bir makine öğrenmesi modelini eğitmenin temel adımlarını ele alacağız.

1. Veri Hazırlığı

Model eğitimi sürecinin en kritik aşamalarından biri veri hazırlığıdır. Kaliteli veri, kaliteli bir model anlamına gelir.

• Veri Toplama: İhtiyaç duyulan veriyi çeşitli kaynaklardan (CSV dosyaları, veritabanları, API'ler vb.) elde edin.
• Veri Temizliği: Eksik değerleri doldurun veya çıkarın, hatalı verileri düzeltin, tutarsızlıkları giderin.
  
  Kod:

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('veriseti.csv')
  df.dropna(inplace=True) # Eksik değerleri temizle

• Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği: Kategorik verileri sayısal formata dönüştürün (One-Hot Encoding), metin verilerini vektörlere çevirin. Yeni özellikler türeterek modelin öğrenme yeteneğini artırın. Verileri ölçeklendirmek (normalizasyon veya standardizasyon) de önemlidir.
  
  Kod:

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  df[['ozellik1', 'ozellik2']] = scaler.fit_transform(df[['ozellik1', 'ozellik2']])

2. Model Seçimi

Problem türünüze (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) en uygun makine öğrenmesi algoritmasını seçmek önemlidir. Örneğin, basit bir doğrusal ilişki için Lineer Regresyon, karmaşık örüntüler için Destek Vektör Makineleri (SVM) veya Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilebilir.

3. Modeli Eğitme

Veri hazırlığı tamamlandıktan sonra, modeli eğitme aşamasına geçilir. Bu aşama genellikle veriyi eğitim ve test setlerine ayırma ve seçilen modeli eğitim verisi üzerinde çalıştırma adımlarını içerir.

• Veriyi Bölme: Modelin genellenebilirliğini test etmek için veriyi eğitim ve test setlerine ayırın. Genellikle %70-80 eğitim, %20-30 test oranı kullanılır.
  
  Kod:

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X = df.drop('hedef_degisken', axis=1)
  y = df['hedef_degisken']
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

• Modeli Tanımlama ve Eğitme: Seçtiğiniz algoritmanın Python kütüphanesini (örneğin scikit-learn) kullanarak modeli tanımlayın ve eğitim verisi üzerinde eğitin.
  
  Kod:

  from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Örnek olarak Lojistik Regresyon
  model = LogisticRegression(max_iter=1000) # Daha büyük veri setleri için artırılabilir
  model.fit(X_train, y_train)

4. Model Değerlendirme

Eğitilen modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için test seti üzerinde tahminler yapılır ve çeşitli metrikler hesaplanır.

• Tahmin Yapma: Eğitilen model ile test setindeki veriler üzerinde tahminler yapın.
  
  Kod:

  y_pred = model.predict(X_test)

• Performans Metrikleri: Problem türüne göre doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri çağırma (recall), F1-skoru, hata kareler ortalaması (MSE) gibi metrikleri kullanın.
  
  Kod:

  from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
  print(f"Doğruluk: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")
  print("\nSınıflandırma Raporu:\n")
  print(classification_report(y_test, y_pred))

5. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon (İleri Seviye)

Modelin performansını daha da artırmak için hiperparametre ayarlaması (Grid Search, Random Search) veya çapraz doğrulama (Cross-Validation) gibi teknikler kullanılabilir.

Sonuç

Python ile makine öğrenmesi modeli eğitmek, veri hazırlığı, model seçimi, eğitim ve değerlendirme gibi adımları içeren sistemli bir süreçtir. Her adım, modelin nihai performansını doğrudan etkiler. Bu temel adımları anlayarak ve uygulayarak, kendi makine öğrenmesi projelerinizi başarıyla hayata geçirebilirsiniz.