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
Смотрите видео 12. Bölüm: Özel Metriklerle Tahminlerin Değerlendirilmesi | Gerçek Verilerle Makine Öğrenmesi онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь Bora Canbula 30 Май 2024, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 33 раз и оно понравилось 2 людям.