Veri bilimi ve makine öğrenimi, büyük miktarda veri üzerinde çalışmayı gerektiren disiplinlerdir. Ancak, bu verilerin etkili bir şekilde kullanılabilmesi için doğru yöntemleri bilmek ve uygulamak oldukça önemlidir. Bu yazıda, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinde sıkça kullanılan bir yöntem olan “train_test_split” fonksiyonunu ele alacağız.
1. train_test_split Nedir?
İlk olarak, “train_test_split” fonksiyonunun ne olduğunu anlamak önemlidir. Bu fonksiyon, genellikle Python dilinde kullanılan bir kütüphane olan scikit-learn içinde bulunur. Temel amacı, veri setini rastgele bir şekilde iki alt küme olarak ayırmaktır: biri modelin eğitimi için kullanılacak eğitim seti (train set), diğeri ise modelin performansını değerlendirmek için kullanılacak test seti. Bu alt kümeler sayesinde, modelin gerçek dünya verilerine ne kadar iyi uyum sağlayabileceğini objektif bir şekilde ölçebiliriz.
2. Niçin train_test_split Kullanılır?
Makine öğrenimi modelleri oluşturulurken, modelin genelleme yeteneğini doğru bir şekilde değerlendirmek önemlidir. Modelin eğitildiği veri seti dışındaki verilerle test edilmesi, modelin gerçek dünya verilerine ne kadar iyi uyum sağlayabileceğini anlamamıza yardımcı olur. Bu nedenle, veri setini eğitim ve test setlerine ayırmak, modelin performansını objektif bir şekilde değerlendirmek için kritik bir adımdır.
3. Nasıl Kullanılır?
Makine öğrenimi projelerinde “train_test_split” fonksiyonunu kullanmak oldukça basittir. Bu bölümde, adım adım nasıl kullanıldığını ve nelere dikkat edilmesi gerektiğini anlatacağız.
Aşağıda, Python dilinde “train_test_split” fonksiyonunu nasıl kullanabileceğinizi adım adım gösteren bir örnek bulunmaktadır:
# Gerekli kütüphaneleri içe aktaralım
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd# Örnek bir veri setini yükleyelim, örneğin bir CSV dosyasını düşünelim
# Bu örnekte, veri setini bir değişkene atayarak kullanacağız
veri_seti = pd.read_csv(“ornek_veri_seti.csv”)# Bağımsız değişkenleri (X) ve bağımlı değişkeni (y) belirleyelim
X = veri_seti.drop(“Hedef_Degisken”, axis=1)
y = veri_seti[“Hedef_Degisken”]# Veri setini eğitim ve test setlerine bölelim
# test_size parametresi ile test setinin oranını belirleyebiliriz, örneğin %20
# random_state parametresi ile her seferinde aynı şekilde bölünmesini sağlayabiliriz
X_egitim, X_test, y_egitim, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Elde ettiğimiz eğitim ve test setlerini kontrol edelim
print(“Eğitim seti boyutu:”, len(X_egitim))
print(“Test seti boyutu:”, len(X_test))
Bu örnekte, train_test_split fonksiyonunu kullanarak veri setini bağımsız değişkenler (X) ve bağımlı değişken (y) olmak üzere iki gruba böldük. test_size parametresi ile test setinin oranını belirledik ve random_state parametresi ile tekrarlanabilirliği sağladık.
Bu kod örneği, “ornek_veri_seti.csv” adlı bir CSV dosyasını varsayılan olarak düşünmektedir. Gerçek bir projede bu adı, veri setinizin gerçek adıyla değiştirmelisiniz.
Sonuç:
“train_test_split” fonksiyonu, makine öğrenimi projelerinde veri setini bölerek modelin performansını değerlendirmek için kritik bir adımdır. Bu fonksiyon, veri bilimi uygulamalarında modelin genelleme yeteneğini artırmak için güvenilir bir araçtır. Python dilinde kullanımı oldukça basit olduğundan, projelerinizde bu fonksiyonu etkili bir şekilde kullanabilirsiniz.