Sosyal Ağlarda Makine Öğrenmesi 13 [ Naive Bayes -2 ]

İlk bölümde Naive Bayes sınıflandırıcılarının nasıl çalıştığına bakmıştık. Şimdi projemize geçelim.

Sosyal Medya Reklamları dosyamızda kullanıcıların cinsiyetleri,yaşları,tahmini yaşları ve ürünü satın alıp almadıkları bilgisi var.

Bu veri setimizi eğitim ve test olarak ikiye böleceğiz ve eğitim setimizi kullanarak test sonuçlarını doğru tahmin etmeye çalışacağız.

Kütüphaneleri ve verisetini içe aktardık. Eğitim ve test kümemizi oluşturduk.
Feature Scaling yaptık.
Bu kısım önemli. Sklearn.naive_bayes kütüphanesinden GaussianNB sınıfını içe aktardık. Ve bir sınıflandırıcı nesne oluşturduk. Ardından da bu sınıflandırıcıya göre verisetimizi eğittik.
Sonuçları tahmin ettik. Ardından hata matrisi oluşturduk.
Eğitim setini görselleştiriyoruz.
Test sonuçlarını görselleştirelim.
Eğitim setinin görselleştirme sonuçları yukarıdaki şekilde oluşuyor.
Test sonuçları görselleştirme sonuçları yukarıdaki şekilde oluşuyor.

You may also like...

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir