HW2

Author: KutayAkalin

Homeworks/ML_Homework2.ipynb

@@ -0,0 +1,179 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "1NIXK0f_vCQD"
+   },
+   "source": [
+    "## Homework 2\n",
+    "\n",
+    "* Sklearn veri kümelerinden Şeker Hastalığı (Diabetes) Veri Kümesini içe aktarın.\n",
+    "* Ham veriyi inceleyin ve analiz edin.\n",
+    "* Regresyon uygulaması için ön işleme yapın.\n",
+    "* Veri kümenizi eğitim ve test alt kümlerine ayırın (eğitim için 0.7 ve test için 0.3 oran olacak şekilde).\n",
+    "* Ridge ve Lasso Regression modellerini, her biri için en az 5 farklı alfa değeri olacak şekilde deneyin.\n",
+    "* Tüm modellerin sonuçlarını değerlendirin ve en iyi performans gösteren modeli seçin."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "RdGO-BoTvCQI"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Şeker Hastalığı Veri Kümesini içe aktarın"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "afUfYkDpvCQJ"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Yinelenen değerleri ve eksik verileri kontrol edin"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "MNC85pCRvCQJ"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Her özellik için verileri görselleştirin (pairplot, distplot)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2fWq7aoBvCQK"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Korelasyon matrisini bastırın ve yorumlayın"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "YI8ynwGovCQK"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# İlişkili bulduğunuz özellikleri eleyin (korelasyon matrisini kontrol ederek)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "69u__2hKvCQK"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Aykırı değerleri işleyin (IsolationForest kullanabilirsiniz)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "hPLeS7TevCQK"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Özellikleri ölçekleyin. (scaling)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "-dmoOtbcvCQL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Veri kümesini eğitim ve test verisetlerine ayırın."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "OQUy3TKOvCQL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Lasso ve Rdige modellerini Sklearn'dan içe aktarın."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "oK0kuF-uvCQL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Lasso için 5 farklı alfa değeri tanımlayın ve modelleri eğitin. R^2 değerlerini \n",
+    "# hem eğitim hem de test verisetleri için yazdırın."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "r_kpW-atvCQL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Ridge için 5 farklı alfa değeri tanımlayın ve modelleri eğitin. R^2 değerlerini \n",
+    "# hem eğitim hem de test verisetleri için yazdırın."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "BEWFg32evCQM"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Sonuçlar hakkında yorum yapın. En iyi modelin katsayısını yazdırın."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "ML_Homework2.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.3"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}