Bu siteyi kullanarak Gizlilik Politikasını ve Kullanım Koşullarını kabul etmiş olursunuz.
Kabul et
Forty TwoForty Two
  • Hakkımızda
  • Kategoriler
  • Elektrikli Araç (EV)
    Elektrikli Araç (EV)
    “Elektrikli araçlar, şarj teknolojileri ve EV dünyasındaki en son gelişmeler Forty Two’da! Ulaşım ve geleceğin otomobilleri hakkında bilgi edinin.”
    Daha Fazla Göster
    En İyi Haberler
    Elon Musk; Tesla Robotaxi Ağustos’ta Geliyor
    6 Nisan 2024
    Tesla, Mini Oasis Supercharger ile Ne Planlıyor?
    Tesla, Mini Oasis Supercharger ile Ne Planlıyor?
    13 Kasım 2024
    Elektrikli Araç Şarjı: AC ve DC Arasındaki Farklar
    7 Kasım 2023
    Son Haberler
    Tesla Supercharger Sırasına, Yüksek Teknolojili Bir Çözüm Getiriyor
    2 Temmuz 2025
    Tesla Robotaksi Hizmetini Austin’de Başlattı
    2 Temmuz 2025
    Yenilenmiş Tesla Model S ve Model X Çıktı! İşte Tüm Yenilikler
    16 Haziran 2025
    Xiaomi YU7 Sahneyi Ele Geçirdi: Tesla’yı Tedirgin Eden Elektrikli SUV
    27 Mayıs 2025
  • Yapay Zeka
    Yapay Zeka
    “Yapay zekâ dünyasındaki en son gelişmeler, makine öğrenimi, derin öğrenme ve AI teknolojileri hakkında detaylı içerikler Forty Two’da!”
    Daha Fazla Göster
    En İyi Haberler
    Autodesk AI, Ürün Tasarımını ve Üretimini Nasıl Dönüştürüyor?
    4 Aralık 2023
    2030’a kadar yapay zeka tarafından işsiz bırakılması muhtemel meslekler
    21 Mayıs 2024
    Google NotebookLM ile Kendi Podcast'inizi Oluşturun
    Google NotebookLM ile Kendi Podcast’inizi Oluşturun
    20 Eylül 2024
    Son Haberler
    Gemini Video Yükleme Özelliği Tanıtıldı: AI ile Videolarınızı Anında Analiz Edin!
    20 Haziran 2025
    OpenAI Codex’i Tanıttı: Yazılım Geliştirme Şeklimizi Değiştiren AI Kodlama Asistanı
    21 Mayıs 2025
    ChatGPT Model Seçimi Rehberi: 2025’te Projelerinize En Uygun Modeli Bulun!
    10 Mayıs 2025
    Grok AI ile Kitap Kapağı Tasarımı: Yapay Zeka ile Raflarda Öne Çıkın!
    7 Mayıs 2025
  • Film
    FilmDaha Fazla Göster
    En İyi Biyografi Filmleri: Gerçek Hayatların Epik Dramasını Yaşatan 20 Yapım!
    En İyi Biyografi Filmleri: Gerçek Hayatların Epik Dramasını Yaşatan 20 Yapım!
    25 Haziran 2025
    En İyi Dram Filmleri: Sizi Gözyaşlarına Boğacak En İyi 20 Dram Filmi
    En İyi Dram Filmleri: Sizi Gözyaşlarına Boğacak En İyi 20 Dram Filmi
    4 Haziran 2025
    En İyi Yarış Filmleri: Hız ve Dram Arayanlar için 20 Unutulmaz Sinema Şöleni
    En İyi Yarış Filmleri: Hız ve Dram Arayanlar için 20 Unutulmaz Sinema Şöleni
    1 Haziran 2025
    Okulda İzlenebilecek Filmler: Öğretmen ve Öğrenciler için 15 Motivasyon Dolu Film!
    Okulda İzlenebilecek Filmler: Öğretmen ve Öğrenciler için 15 Motivasyon Dolu Film!
    20 Mayıs 2025
    Açlık Oyunları İzleme Sırası: Panem'de Hayatta Kalma Rehberi
    Açlık Oyunları İzleme Sırası: Panem’de Hayatta Kalma Rehberi
    14 Mayıs 2025
  • Ekip
  • İletişim
Okuyorum: Makine Öğreniminde Veri Temizleme ‘nin Önemi
Paylaş
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
Forty TwoForty Two
Yazı Tipi BoyutlandırıcıAa
Arama
  • Anime/Manga
  • Dizi
  • Film
  • Kitap
  • Yapay Zeka
  • Kategoriler
  • Ekip
  • Hakkımızda
  • İletişim
Takip et

Tüm Hakları Saklıdır © 2025 Forty Two

Ana Sayfa > Veri Bilimi > Makine Öğreniminde Veri Temizleme ‘nin Önemi
Veri BilimiYazılım

Makine Öğreniminde Veri Temizleme ‘nin Önemi

Fatih Ilhan
Son güncelleme: 16 Kasım 2023 19:08
Fatih Ilhan
Fatih Ilhan
Mühendis & SEO Uzmanı
Elektrik-Elektronik Mühendisi ve Forty Two’nun kurucu ortağıyım. Teknoloji, bilim ve anime dünyasından içerikler hazırlıyorum. WordPress ve SEO tutkunu bir içerik üreticisi olarak, burada merakımı sizinle paylaşıyorum!
Takip et:
- Mühendis & SEO Uzmanı
50 Görüntülemeler
Paylaş
5 Dk Okuma
Paylaş

Makine öğrenimi dünyasında veri temizleme, doğru ve güvenilir modeller oluşturmada çok önemli bir rol oynar. Sürecin en göz alıcı yönü olmasa da, herhangi bir projenin başarısı için uygun veri temizliği şarttır. Temiz ve yüksek kaliteli veriler olmadan, en sofistike algoritmalar bile kötü sonuçlar verebilir. Bu makalede, makine öğreniminde veri temizlemenin önemini keşfedecek ve bu önemli süreçte yer alan adımları tartışacağız.

İçindekiler
Veri Temizleme Neden Önemlidir?Veri Temizleme ‘de Kullanılan AdımlarÖrnek UygulamaŞimdi tekrar verisetimize göz atalımEksik Veri İşlemleriSon halini görüntüleyelimAykırı DeğerlerVeri Temizleme ile ilgili daha fazla içerik yakında buradaForty Two’da Daha Fazla Veri Bilimi İçeriği ⌨

Veri Temizleme Neden Önemlidir?

Veri temizleme, bir veri kümesindeki herhangi bir sorunu veya tutarsızlığı belirleme ve ele alma sürecidir. Veri kümesinin doğru, tutarlı ve hatasız olmasını sağlamak için eksik, yinelenen veya ilgisiz verilerin kaldırılmasını içerir. İşte makine öğreniminde veri temizliğinin neden gerekli olduğuna dair birkaç neden:

Model Performansını Artırma: Temiz veriler daha iyi model performansı sağlar. Veri kümesi hatalardan ve tutarsızlıklardan arındırıldığında, basit algoritmalar etkileyici sonuçlar verebilir. İyi temizlenmiş bir veri kümesi ile hesaplama yükü azalır, verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması kolaylaşır.

Veri Kalitesini İyileştirme: Ham veriler genellikle gürültülü, eksik veya tutarsızdır. Verileri temizleyerek kalitesini ve kullanılabilirliğini artırırız. Temiz veri, ML modelinin tahminlerine dayanarak doğru içgörüler üretmek ve bilinçli kararlar almak için gereklidir.

Önyargı ve Hataları En Aza İndirmek: Veri temizleme, hatalı veya yanlış verilerin neden olduğu önyargı ve hataları en aza indirmeye yardımcı olur. Aykırı değerleri ve tutarsızlıkları ortadan kaldırarak makine öğrenimi modelini eğitmek için daha güvenilir ve tarafsız bir veri kümesi oluştururuz.

Veri Temizleme ‘de Kullanılan Adımlar

Veri temizleme süreci, veri kümesinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için birkaç adım içerir. Her adımı ayrıntılı olarak inceleyelim:

Veri İnceleme ve Keşfetme: Veri temizlemenin ilk adımı veri kümesinin yapısını anlamak ve eksik değerleri, aykırı değerleri veya tutarsızlıkları tespit etmektir. Bu, verileri tanımlayıcı istatistikler ve görselleştirme teknikleri kullanarak inceleyerek yapılabilir.

df.duplicated() fonksiyonunu kullanarak yinelenen satırları kontrol edin. Yinelenen satırlar analizi çarpıtabilir ve kaldırılmalıdır.

Örnek Uygulama

# Create a pandas DataFrame from the data
df = pd.DataFrame(data)	
# Display the duplicated dataset
print("Duplicated Dataset:")
print(df)
print()
		

# Drop duplicate rows
df = df.drop_duplicates()
		

Şimdi tekrar verisetimize göz atalım



# Display the dataset after dropping duplicates

print("Dataset after dropping duplicates:")

print(df)

print()

		

Eksik Veri İşlemleri

Eksik Verilerin Ele Alınması: Eksik veriler makine öğrenimi modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini önemli ölçüde etkileyebilir. Bu adımda, eksik değerleri ya uygun değerlerle yükleyerek ya da veri kümesinden çıkararak ele alırız.

df.isnull() veya df.isna() gibi fonksiyonları kullanarak eksik değerleri belirleyin. Bu, hangi değerlerin eksik olduğunu gösteren bir Boolean dizisi döndürür.



# Display the dataset after dropping duplicates

print("Dataset after dropping duplicates:")

print(df)

print()

	


# Display the dataset after dropping duplicates

print("Dataset after dropping duplicates:")

print(df)

print()

Görüldüğü gibi 2.satırda Email kısmında ve Purchase date kısmında kısmında bir eksiklik söz konusu.

  • Email ve PurchaseDate sütunlarındaki boş değerleri pd.NA (eksik değerler için Pandas gösterimi) ile değiştirmek için, boş bir dize (”) ile change() yöntemini kullanırız.
  • Price sütununu float tipine dönüştürüyoruz ve boş değerleri de pd.NA ile değiştiriyoruz.
    Median() yöntemini kullanarak Price sütununun medyanını hesaplıyoruz.
  • Price sütunundaki eksik değerleri hesaplanan medyan değerle doldurmak için fillna() işlevini kullanırız.

Son halini görüntüleyelim

Son olarak eksik değerleri doldurduktan sonra güncellenen veri setini görüntülüyoruz.

  • E-posta sütunundaki eksik değer NaN (sayı değil) ile doldurulmuştur.
  • PurchaseDate sütunundaki eksik değer de NaN ile doldurulmuştur.
  • Price sütunundaki eksik değer 300 ortanca değeri ile doldurulmuştur.

Aykırı Değerler

Aykırı Değerlerin Ele Alınması: Aykırı değerler, verilerin geri kalanından sapan uç değerlerdir. Bunlar analizi çarpıtabilir ve modelin performansını etkileyebilir. Bu adımda, uygun teknikleri kullanarak aykırı değerleri belirler ve ele alırız.

Aykırı değerleri belirlemek için kutu grafikleri veya histogramlar kullanarak sayısal değişkenlerin dağılımını görselleştirin.

Z-skoru veya çeyrekler arası aralık (IQR) gibi istatistiksel yöntemlere dayanarak aykırı değerleri kaldırın.

Veri Dönüşümü: Bazı durumlarda, modelin performansını artırmak veya seçilen ML algoritmasının varsayımlarını karşılamak için veri dönüşümü gerekir.

Z-skoru veya çeyrekler arası aralık (IQR) gibi istatistiksel yöntemlere dayanarak aykırı değerleri kaldırın.

Veri Dönüşümü: Bazı durumlarda, modelin performansını artırmak veya seçilen ML algoritmasının varsayımlarını karşılamak için veri dönüşümü gerekir.

Veri Temizleme ile ilgili daha fazla içerik yakında burada

Bu yazıyla birlikte bu konuya şöyle kısa bir giriş yapmış olduk. İlerleyen dönemlerde bu seriyi devam ettirmeyi ve daha detaylı yazılar paylaşmayı planlıyorum. Takipte Kalın!

Forty Two’da Daha Fazla Veri Bilimi İçeriği ⌨

    ETİKETLER:#DataCleaning#datascience#fortytwo#ML#pandas#Python#veribilimi#VeriTemizleme
    Bu İçeriği Paylaş
    Pinterest LinkedIn Reddit Bluesky Bağlantıyı Kopyala Yazdır
    BU İÇERİĞE EMOJİYLE TEPKİ VER
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    Fatih Ilhan
    Mühendis & SEO Uzmanı
    Takip et:
    Elektrik-Elektronik Mühendisi ve Forty Two’nun kurucu ortağıyım. Teknoloji, bilim ve anime dünyasından içerikler hazırlıyorum. WordPress ve SEO tutkunu bir içerik üreticisi olarak, burada merakımı sizinle paylaşıyorum!
    Önceki İçerik SmartDope, Kuantum Nokta Sentezini Nasıl Hızlandırıyor?
    Sonraki İçerik SpaceX ‘in İkinci Starship ve Super Heavy Uçuş Testi Fırlatma İçin Onaylandı
    Yorum yapılmamış Yorum yapılmamış

    Bir yanıt yazın Yanıtı iptal et

    E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

    Sosyal Medya'da Forty Two

    XTakip et
    PinterestPin
    InstagramTakip et
    LinkedInTakip et
    BlueskyTakip et

    Reklam

    Son Yazılar

    Soham Parekh: Aynı Anda Dört Farklı Start-Up'ta Çalışan Adamın Hikayesi Viral Oldu!
    Soham Parekh: Aynı Anda Dört Farklı Start-Up’ta Çalışan Adamın Hikayesi Viral Oldu!
    İş Hayatı Podcast
    6 Temmuz 2025
    Michael Scofield: Dövmelerden Kaniel Outis’e Efsanevi Bir Hikaye!
    Michael Scofield: Dövmelerden Kaniel Outis’e Efsanevi Bir Hikaye!
    Dizi
    6 Temmuz 2025
    Tesla Supercharger Sırasına, Yüksek Teknolojili Bir Çözüm Getiriyor
    Tesla Supercharger Sırasına, Yüksek Teknolojili Bir Çözüm Getiriyor
    Elektrikli Araç (EV)
    2 Temmuz 2025
    Sessiz Devrim: Yapay İnsan DNA Projesi Hayatın Kodunu Yeniden Yazıyor
    Sessiz Devrim: Yapay İnsan DNA Projesi Hayatın Kodunu Yeniden Yazıyor
    Bilim Podcast
    2 Temmuz 2025

    Bunları da Beğenebilirsin!

    Elektrikli Araç (EV)

    BYD Yangwang U8: Şaşırtıcı Özelliklere Sahip Olağanüstü Bir Off-Road EV

    26 Kasım 2023
    Uzay

    Ay’a Dönüş Neden 51 Yıl Sürdü?

    10 Mart 2024
    Veri BilimiYazılım

    Covid-19 Python ile Veri Analizi

    26 Eylül 2023
    Yapay ZekaYazılım

    Devin AI: Karşınızda İlk Yapay Zeka Yazılım Mühendisi

    13 Mart 2024

    Forty Two ile hayatın, evrenin ve her şeyin sırrını keşfetme yolculuğu.

    • X
    • Instagram
    • LinkedIn
    • Pinterest
    • Bluesky

    Kategoriler

    • Anime/Manga
    • Bilim
    • Dizi
    • Kitap
    • Teknoloji

    Faydalı Linkler

    • Hakkımızda
    • Çerez Politikası
    • Gizlilik Politikası
    • Sponsorluk
    • İletişim

    Son Yazılar

    • Soham Parekh: Aynı Anda Dört Farklı Start-Up’ta Çalışan Adamın Hikayesi Viral Oldu!
    • Michael Scofield: Dövmelerden Kaniel Outis’e Efsanevi Bir Hikaye!
    • Tesla Supercharger Sırasına, Yüksek Teknolojili Bir Çözüm Getiriyor

    Tüm Hakları Saklıdır © 2025 Forty Two

    Kullanıcı Adı veya E-posta Adresi
    Şifre

    Parolanızı mı unuttunuz?