Makine Öğrenmesi
Estimator API
Tüm scikit-learn modelleri fit() ve predict() metotlarını paylaşır.
Estimator API
scikit-learn'de her şey bir estimatordır: veriden bir şey öğrenen nesne. Üç rol vardır:
- Tahminci (predictor):
fit + predict (modeller). - Dönüştürücü (transformer):
fit + transform (ölçekleyiciler, kodlayıcılar, PCA). - Değerlendirici:
score.
sc = StandardScaler() # dönüştürücü
sc.fit(X_train)
Z = sc.transform(X_train)
m = LogisticRegression() # tahminci
m.fit(Z, y_train)
m.predict(sc.transform(X_test))
Hiperparametreler kurucuda verilir, öğrenilen değerler sonradan _ ile biten özniteliklerde saklanır.
clone ve get_params
Bir estimator'ın hiperparametreleri get_params() ile okunur, set_params() ile değiştirilir. clone aynı ayarlarla eğitilmemiş yeni bir kopya üretir; çapraz doğrulama her katmanda bunu yapar:
from sklearn.base import clone
m = LogisticRegression(C=0.5).fit(X_train, y_train)
yeni = clone(m)
print(yeni.get_params()["C"]) # 0.5
print(hasattr(yeni, "coef_")) # False: eğitilmemiş
Bu tasarım sayesinde kendi yazdığın sınıflar da BaseEstimator'dan türeyince tüm araçlarla uyumlu çalışır.
Uygulama clone ile kopyala
LogisticRegression(C=0.1, max_iter=1000) eğit. clone ile kopyala; kopyanın C değerini ve coef_ özniteliği olup olmadığını aynı satırda yazdır. Ardından kopyayı set_params(C=10) ile değiştirip eğit ve test doğruluğunu round(..., 3) ile yazdır.
Örnek çözümü göster
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0, stratify=y)
from sklearn.base import clone
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
m = LogisticRegression(C=0.1, max_iter=1000).fit(X_train, y_train)
yeni = clone(m)
print(yeni.get_params()["C"], hasattr(yeni, "coef_"))
yeni.set_params(C=10).fit(X_train, y_train)
print(round(yeni.score(X_test, y_test), 3))
Kendini test et
-
PCA hangi estimator rolündedir?
- Değerlendirici
- Hiçbiri
- Dönüştürücü
- Tahminci
Cevabı göster
Dönüştürücü — PCA fit ile bileşenleri öğrenir, transform ile veriyi dönüştürür; tahmin yapmaz.
-
Aynı ayarlarla eğitilmemiş bir kopya oluştur.
yeni = ____(m)
Cevabı göster
yeni = clone(m)
-
Rolleri eşleştir.
- StandardScaler
- Dönüştürücü
- LogisticRegression
- Tahminci
- clone
- Eğitilmemiş kopya
- set_params
- Ayar değiştirme
Sıradaki ders: fit metodu
