Hata Matrisi (Confusion Matrix) Python Uygulama
Daha anlaşılır olması için şöyle basit bir örnek yapalım. Aşağıda y_pred tahmin sonuçlarını, y_test gerçek sonuçları ve Sonuç ise hata matrisindeki karşılığı ifade etsin. Bu tabloyu tamamen kafadan attık. Çünkü en baştan veri oluştur, böl, eğit, test et vs. uğraşmayalım doğrudan hata matrisine dalalım istedik. TP,TN,FP,FN gibi kısaltmaların ne anlama geldiği bu yazıda açıklanmıştı. Sıkma […]
Hata Matrisini (Confusion Matrix) Yorumlama
Makine öğrenmesinde kullanılan sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için hedef niteliğe ait tahminlerin ve gerçek değerlerin karşılaştırıldığı hata matrisi sıklıkla kullanılmaktadır. Her ne olursa olsun sınıflandırma tahminleri şu dört değerlendirmeden birine sahip olacaktır: Doğruya doğru demek (True Positive – TP) DOĞRU Yanlışa yanlış demek (True Negative – TN) DOĞRU Doğruya yanlış demek (False Positive – FP) YANLIŞ […]
Iris Verisi ile Sınıflandırma Alıştırması (Python Scikit-Learn)
Meşhur iris verisinden daha önce bir yazımızda bahsetmiştik. Bu yazımızda iris veri seti ile Python scikit-learn kütüphanesini kullanarak basit bir sınıflandırma çalışması yapacağız. Bu alıştırmada iris çiçeğinin alt ve üst yaprak genişlik ve uzunluklarını kullanarak çiçeğin üç türünden hangisine ait olduğunu bulmaya (sınıflandırmaya) çalışacağız. Gerekli Kütüphaneleri ve Veriyi İndirme from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neighbors […]
Lojistik Regresyon (Logistic Regression Classification) ile Sınıflandırma: Python Örnek Uygulaması
Sınıflandırma notlarımıza Lojistik Regresyon ile devam ediyoruz. Daha önce teorisinden bahsettiğimiz lojistik regresyonun Python uygulamasını yapacağız. Kütüphaneleri indirelim, çalışma dizinini ayarlayalım ve veri setimizi görelim. Veri setini buradan indirebilirsiniz. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os os.chdir(‘Calisma_Dizniniz’) dataset = pd.read_csv(‘SosyalMedyaReklamKampanyası.csv’) Spyder’ın variable explorer penceresinden veri setimizi görelim: Veriyi […]
