Anasayfa / Etiket Arşivleri:

Etiket Arşivleri:

Dolandırıcılık Tespiti – Kaggle Yarışması – Bölüm 1

Görsel Kaynak: https://www.exchangewire.com/ Bu yazımda sizlere Kaggle platformu üzerinden düzenlenen “IEEE-CIS Fraud Detection” başlıklı yarışmada ekipçe yaptığımız işlemleri, yarışmanın hikayesini, yol haritamızı ve kodlarımızı sizlerle paylaşacağım. Öncelikle yarışmaya 6.381 takım ve 7.416 kişi katıldı. Biz bu yarışmada 482. olduk ve …

Daha Fazlası >>

Dolandırıcılık Tespiti – Kaggle Yarışması – Bölüm 2

Görsel Kaynak: https://www.bankinfosecurity.com/ Yazımın ikinci kısmına hoşgeldiniz. Bildiğiniz üzere yazımı iki parçaya bölmüştüm. İlk bölümde yarışmanın hikayesini, yol haritamızı, R ve Python kütüphanelerini, Eksik verilerle mücadelemizi ve değişken mühendisliğine biraz giriş yaparak birkaç değişken üretmiştik. Şimdi kaldığımız yerden devam edelim. …

Daha Fazlası >>

Karar Ağacı ile Sınıflandırma (Classification with Decision Tree): R ile Örnek Uygulama

Python ile yaptığımız Karar Ağacı örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz.  setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') Veri Seti Görünüm Veriyi Anlamak Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten …

Daha Fazlası >>

Karar Ağacı ile Sınıflandırma (Classification with Decision Tree): Python ile Örnek Uygulama

Karar ağaçları sınıflandırma problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılan algoritmalardandır. Anlaşılması diğer algoritmalara göre daha kolaydır. Karar ağacında öncelikle ağaç oluşturulur ve eldeki veri bu ağaca uygulanır. Bu yazımızla Python dilinde karar ağacı kullanarak sınıflandırma uygulaması yapacağız. Kütüphaneleri İndirme, Çalışma Dizinini …

Daha Fazlası >>