Naive Bayes Yöntemiyle Sınıflandırma (Classification with Naive Bayes): Python ile Uygulama

Erkan ŞİRİN 15 Temmuz 2017 Makine Öğrenmesi 3 9312 747 kelime - 5 dakika90

---

Bu yazıya puan ver

(2 votes, average: 5,00 out of 5)

Loading...

---

Sınıflandırma notlarına devam ediyoruz. Teorisinden önceki yazılarda kısmen bahsettiğimiz Naive Bayes sınıflandırıcı ile uygulama yapacağız.

Kütüphaneleri İndirme, Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme

Veri setini buradan indirebilirsiniz.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
os.chdir('Calisma_Dizniniz')
dataset = pd.read_csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv')

Spyder’ın variable explorer penceresinden veri setimizi görelim:

Veriyi Anlamak

Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten oluşuyor. Veri seti bir sosyal medya kayıtlarından derlenmiş durumda. KullaniciID müşteriyi belirleyen eşsiz rakam, Cinsiyet, Yaş, Tahmini Gelir yıllık tahmin edilen gelir, SatinAldiMi ise belirli bir ürünü satın almış olup olmadığı, hadi lüks araba diyelim. Bu veri setinde kolayca anlaşılabileceği gibi hedef değişkenimiz SatinAldiMi’dir. Diğer dört nitelik ise bağımsız niteliklerdir. Bu bağımsız niteliklerle bağımlı nitelik (satın alma davranışının gerçekleşip gerçekleşmeyeceği) tahmin edilecek.

Veri Setini Bağımlı ve Bağımsız Niteliklere Ayırmak

Yukarıda gördüğümüz niteliklerden bağımsız değişken olarak sadece yaş ve tahmini maaşı kullanacağız.

X = dataset.iloc[:, [2,3]].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

Veriyi Eğitim ve Test Olarak Ayırmak

Veri setinde 400 kayıt var bunun 300’ünü eğitim, 100’ünü test için ayıralım.

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)

Normalizasyon – Feature Scaling

Bağımsız değişkenlerden yaş ile tahmini gelir aynı birimde olmadığı için feature scaling uygulayacağız.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)

Naive Bayes Modeli Oluşturmak ve Eğitmek

Şimdi scikit-learn kütüphanesi naive_bayes modülü GaussianNB sınıfından yaratacağımız classifier nesnesi ile modelimiz oluşturalım.

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier = GaussianNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

Test Seti ile Tahmin Yapmak

Ayırdığımız test setimizi (X_test) kullanarak oluşturduğumuz model ile tahmin yapalım  ve elde ettiğimiz set (y_pred) ile hedef değişken (y_test) test setimizi karşılaştıralım.

y_pred = classifier.predict(X_test)

Tahmin ile gerçek sonuçların karşılaştırılmasını tablo olarak görelim:

Solda gerçek, sağda ise tahmin değerleri görüyoruz. 9 indeksli kayıt satın almamış iken satın aldı diye sınıflandırılmış. Yani yanlışa doğru demiş, false positive (FP). Burada görünmeyen kayıtlarda da yanlış sınıflandırma olacaktır.

Hata Matrisini Oluşturma

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm
array([[65, 3], 
       [ 7, 25]])

Matriste gördüğümüz gibi 10 adet hatalı sınıflandırma var.

Eğitim Seti İçin Grafik

from matplotlib.colors import ListedColormap
X_set, y_set = X_train, y_train
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 0.01),
                     np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01))
plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(), X1.max())
plt.ylim(X2.min(), X2.max())
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
       plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
                   c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
plt.title('Naive Bayes (Eğitim Seti)')
plt.xlabel('Yaş')
plt.ylabel('Maaş')
plt.legend()
plt.show()

Test Seti İçin Grafik

from matplotlib.colors import ListedColormap
X_set, y_set = X_test, y_test
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 0.01),
                     np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01))
plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(), X1.max())
plt.ylim(X2.min(), X2.max())
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
       plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
                   c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
plt.title('Naive Bayes (Test Seti)')
plt.xlabel('Yaş')
plt.ylabel('Maaş')
plt.legend()
plt.show()

10 tane hatalı sınıflandırma yapmış demiştik. Sayalım: Yeşil bölgede 3 tane kırmızı, kırmızı bölgede 7 tane yeşil var.