Python ile Veri Bilimi

Merhabalar, bu yazımda makine öğrenmesi modelleme sürecinde yazdığınız kodların kalitesini ve okunabilirliğini nasıl artıracağınızı anlatacağım. Bunun için Pipeline ve ColumnTransformer fonksiyonlarını kullanacağız. Kodlara geçmeden önce bu fonksiyonların tanımı ve birbirinden ne gibi farkları olduğuna kısaca değineceğim.  Bu yazının asıl amacı Pipeline ve ColumnTransformer yapılarına örnek vermek olduğu için projeyi geliştirme aşamasındaki adımları kendinize göre uyarlayabileceğinizi unutmadan okumanızı tavsiye ederim.  Pipeline Nedir ?  Pipeline;  bir önceki adımdaki çıktının, bir sonraki adımdaki girdiye dönüştüğü birden fazla adımı birbirine bağlayan zincirleme bir yöntemdir. Modelin başından sonuna kadar her bir işlem adımı, tek bir işlem ile tanımlandığı için kodların takibi kolaydır.  Pipeline  yapısını kurabilmek için kullanacağınız fonksiyonlarda  fit ve transform metodlarının bulunması gereklidir.  Yapacağımız projede örnek olarak kend...

Merhabalar, Bu yazımda,  PYTHON İLE VERİ GÖRSELLEŞTİRME yazımda değindiğim subplot konusunu ele alacağım. Subplot; satır veya sütunda bir veya daha çok grafiği çizdirmemizi sağlayan bir grafik türüdür. Bu grafikler aynı tür ve boyutta olabileceği gibi farklı tür ve boyutlarda da olabilir. Kullanıcının istediği tasarımı verebilmesi ve verinin hikayesini daha akıcı bir şekilde anlatabilmesi nedeniyle oldukça kullanışlıdır.  Farklı subplotlar göstermek için araştırma yaparken, çok kolay bir şekilde istediğiniz tasarımı oluşturmayı sağlayan bir fonksiyon ile karşılaştım. Bu fonksiyon matplotlib kütüphanesinden subplot_mosaic . Sizlere bu fonksiyonu anlatabilmek ve çeşitli grafik türlerini tek bir figure altında nasıl oluşturabileceğinizi göstermek amacıyla bir veri seti oluşturdum. Veri setinin amacı görselleştirme çalışması olduğu için lütfen anlam çıkarmaya çalışmayın:)  Kodların anlamlarını tek tek açıklayacağım. En sonda ise hepsini birleştireceğim. B uraya tıklayarak ...

Merhabalar, Bu yazımda data analiz aşamasında işimizi oldukça kolaylaştıran bir yöntem olan veri görselleştirme üzerinde duracağım. Grafik türlerini göstermeye çalışırken aklıma gelen tüm özellikleri grafiklere koymaya çalıştım. Sizler grafikleri kullanırken işinize yaramayan kodları çıkartabilirsiniz.  Aynı satırda/sütunda birden fazla grafik çizdirmemizi ve ilişkileri daha rahat görmemizi sağlayan subplot konusuna ayrı değineceğim. Subplot için buraya tıklayabilirsiniz.  İncelemek istediğiniz grafiğin adına tıklayarak grafiğin kodunun yazımına doğrudan ilerleyebilirsiniz. İlerlediğiniz sayfadan tekrar menüye dönmek için grafik adına tıklamanız yeterlidir.  Bu yazımda değineceğim grafik türleri: 1)LINE PLOT 2)BAR CHART      2.1) STACKED BAR CHART      2.2) GROUPED BAR CHART 3)BOX PLOT 4)PIE CHART 5)HEATMAP  6)TREE MAP  7)SCATTER PLOT Grafik türleri görmeye başlamadan önce bazı görselleştirme kütüphanelerini import etmek...