Anasayfa / Veri Bilimi / Veri hazırlığı (Sayfa 2)

Veri hazırlığı

Python Pandas float_format

Merhaba. Pandas dataframe çıktılarını incelemek için çoğu zaman df.head() metodunu kullanırız. Ancak bazen ondlıklı sayıların gösteriminde noktadan sonra çok fazla rakam olur ve bu çıktının okunup anlaşılmasını güçleştirir. Daha basit ve sade bir çıktı için ondalıklı sayıları formatlayabiliriz. Bu yazımızla …

Daha Fazlası >>

Spark Dataframe İçindeki Kategorik Nitelikleri Otomatik Olarak Seçmek

Merhaba. Spark dataframe ile çalışırken zaman zaman içindeki kategorik değişkenleri seçeriz. Özellikle makine öğrenmesi öncesinde veri hazırlığı aşamasında bunu mutlaka yapmalıyız. Çünkü kategorik nitelikler veri hazırlığı sürecinde stringIndexer, OneHotEncoder gibi daha farklı aşamalardan geçer. Bu yazımızda Spark dataframe içindeki nitelikleri kategorik …

Daha Fazlası >>

Apache Spark 2.3.0 OneHotEncoderEstimator: Scala Örnek Uygulaması

Apache Spark 2X’e geçtikten sonra dördüncü sürümünü genel kullanıma sundu. Son sürüm 2.3.0. Bu sürümle birlikte gelen bir çok yenilik arasında MLlib kütüphanesindeki OneHotEncoderEstimator da yer alıyor. Bu sınıf, makine öğrenmesinde veri hazırlığı aşamasında kategorik niteliklerin vektör haline getirilmesine katkıda bulunuyor. …

Daha Fazlası >>

Veri Ön İşleme-1: Nümerik Nitelikler için Boş Değerleri Doldurmak (Python & R )

Bu yazımızda Python geliştirme ortamına veri setini nasıl indireceğiz ve indirdikten sonra bağımlı ve bağmsız değişkenlere nasıl atayacağımızdan bahsedeceğim. Mavi renkli kodlar komutları, siyah renkli kodlar sonuçları göstermektedir. Öncelikle temel kütüphanelerimizi indirelim: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt …

Daha Fazlası >>