Bu video serisi kapsamında, gerçek verilerle makine öğrenmesi modelleri oluşturarak kira tahmini yapılmasını amaçlayan bir proje geliştirilmiştir. Bu video serisini takip ederek aşağıdaki temel başlıklarda uygulama yapacaksınız:
veri seti üzerinde veri ön işleme işlemleri
veri seti üzerinde istatistiksel analizler
makine öğrenmesi ile tahminleme
sonuçların yorumlanması ve değerlendirilmesi
Bu video serisinde aşağıdaki Python paketleri kullanılmıştır:
numpy
pandas
sklearn
Bu video serisi kapsamında geliştirilen proje Ege bölgesindeki kiralık ev ilanlarına odaklanmıştır. Proje sonunda elde edilecek makine öğrenmesi modeli ile kira bedelini aşağıdaki girdileri kullanarak tahmin etmektedir:
Evin bulunduğu il
Evin bulunduğu ilçe
Evin bulunduğu mahalle
Oda sayısı
Salon sayısı
Metrekare değeri
Bina yaşı
Evin bina içinde bulunduğu kat
Kira değeri hem sürekli hem de kesikli olmak üzere iki ayrı türde ele alınmış ve iki ayrı makine öğrenmesi modeli ile tahmin edilmiştir.
Kira bedeli doğrusal bağlanım (linear regression) kullanarak sürekli bir sayısal değer olarak tahmin edilmiştir.
Kira bedeli belirli aralıklara bölünmüş ve böylece sıra bilgisi de içeren (ordinal) kategorik bir değişken olarak ele alınarak rassal orman (random forest) modeli ile sınıflandırma (classification) tahmini de yapılmıştır,
Son olarak özel metrikler geliştirerek farklı açılardan modellerin tahmin kabiliyetlerinin yorumlanması gerçekleştirilmiştir.
Bu video serisi boyunca yazılan bütün kodların GitHub üzerinde bir proje olarak nasıl yayınlanacağına da videolarda yer verilmiştir.
Bu video serisi ile ilgili sorularınızı çekinmeden bana iletebilir, görüş ve önerilerinizi paylaşabilirsiniz.
Kodların yayınlandığı Github reposu:
https://github.com/canbula/KiraTahmini
Watch video 3. Bölüm: Verilerin Okunması ve Birleştirilmesi | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi online without registration, duration hours minute second in high quality. This video was added by user Bora Canbula 29 May 2024, don't forget to share it with your friends and acquaintances, it has been viewed on our site 17 once and liked it 1 people.