Orange Data Mining

Arayüz ve Temel Kavramlar

1. Ana Arayüz:
   • Orange’ın ana arayüzü, sol tarafta araç paletini, sağ tarafta veri seti bilgilerini ve ortada çalışma alanını içerir.
   • Üst menü çubuğu, projeleri yönetme, veri seti işlemleri, modelleme ve analiz araçlarına hızlı erişim sağlar.
2. Proje Oluşturma:
   • Orange’da bir proje oluşturmak için “File” menüsünden “New” seçeneğini kullanabilirsiniz.
   • Proje dosyanızı kaydetmek için “Save Project” veya “Save Project As” seçeneklerini kullanabilirsiniz.
   • Orange, projenizi bir .ows uzantılı dosya içinde saklar.
3. Veri Setleri:
   • Orange’a veri seti yüklemek için “File” menüsünden “Open” veya “Add Data” seçeneklerini kullanabilirsiniz.
   • Veri setinizin formatına bağlı olarak, CSV, Excel, ya da diğer yaygın veri formatlarını yükleyebilirsiniz.
   • Veri seti yüklendikten sonra, sağ tarafta veri seti bilgilerini görebilir ve üzerinde çeşitli işlemler yapabilirsiniz.
4. Temel Araçlar:
   • Araç Paleti: Sol taraftaki araç paletinde, veri seti işleme araçları, modeller, görselleştirme araçları ve diğer özellikler bulunur. İlgili aracı sürükleyip çalışma alanına bırakarak kullanabilirsiniz.
   • Veri Akış Diyagramı: Çalışma alanı, veri akış diyagramınızı oluşturduğunuz yerdir. Araçları buraya sürükleyip bırakarak işlem sıralarını belirleyebilir ve bir analiz akışı oluşturabilirsiniz.
5. Görsel İnteraktif Analiz:
   • Orange, görsel olarak analiz yapmayı kolaylaştırır. Örneğin, veri setinizdeki dağılımı görmek için “Data” aracından “Data Table”ı kullanabilirsiniz.
   • Veri setinizi görselleştirmek için “Visualize” araçlarına başvurabilirsiniz.
6. Veri Seti İşlemleri:
   • Sağ taraftaki veri seti bilgilerinden, veri setinizin temel özelliklerini görebilir ve gerekirse düzenleyebilirsiniz.
   • Veri setinizi sütun veya satırlara göre filtreleme, eksik verileri doldurma gibi işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.

Orange’ın arayüzü kullanıcı dostu ve sezgiseldir. Proje oluşturmak, veri yüklemek ve temel araçları kullanmak, başlangıç ​​seviyesinde bir kullanıcı için bile oldukça erişilebilirdir. Deneme yanılma yoluyla daha fazla detay keşfetmek için cesur olun ve öğrenmeye devam edin.

Veri akış diyagramları

1. Yeni Bir Proje Oluşturma:

• Orange’ı başlatın ve yeni bir proje oluşturun.
• İlk kez kullanıyorsanız veya mevcut bir projede değilseniz, sol üst köşede “New” butonuna tıklayarak yeni bir proje başlatın.

2. Araç Paleti ve Veri Akışı:

• Sol taraftaki araç paletinde, veri işleme araçları, modelleme araçları, görselleştirme araçları ve diğer özellikler bulunur.
• İlgili aracı seçin ve sürükleyip bırakarak çalışma alanına ekleyin.

3. Araçları Bağlama:

• Araçları çalışma alanında birbirine bağlamak için, bir aracın çıkış noktasından bir çizgi çekip diğer aracın giriş noktasına bırakın.
• Bu çizgiler, veri akışınızın nasıl ilerleyeceğini gösterir.

4. Araç Ayarları ve Parametreler:

• Eklediğiniz her aracın üzerine tıkladığınızda, sağ tarafta aracın özelliklerini ve ayarlarını gösteren bir pencere açılır.
• Bu pencereden aracın parametrelerini ayarlayabilir veya özelleştirebilirsiniz.

5. Veri Seti İşlemleri:

• İlk olarak, veri setinizi yükleyin ve giriş verisi olarak kullanın.
• Ardından, veri seti üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebileceğiniz araçları ekleyin. Örneğin, eksik verileri doldurma veya veri setini filtreleme.

6. Görselleştirmeler ve Çıktılar:

• Analiz sürecinizin sonunda, sonuçları görselleştirmek veya raporlamak için araçlar ekleyin.
• “Visualize” araçları, model sonuçlarını veya veri seti özelliklerini görsel olarak incelemenize yardımcı olabilir.

7. Çalışma Alanını Düzenleme:

• Araçları düzenlemek veya bağlantıları düzenlemek için sağ tıklayarak çeşitli seçeneklere erişebilirsiniz.
• Araçları gruplamak, renklendirmek veya isimlendirmek, karmaşık akışları daha anlaşılır hale getirebilir.

8. Veri Akışı Çalıştırma:

• Çalışma alanınızda istediğiniz değişiklikleri yaptıktan sonra, üst menüdeki “Run” düğmesine tıklayarak veri akışınızı çalıştırın.
• Sonuçları sağ tarafta görüntüleyebilir veya çeşitli çıktı araçları ile raporlama yapabilirsiniz.

9. Projeyi Kaydetme ve Yeniden Kullanma:

• Çalışma alanınızı kaydederek, daha sonra tekrar kullanabilir veya başkalarıyla paylaşabilirsiniz.
• “File” menüsünden “Save Project” veya “Save Project As” seçeneklerini kullanarak projenizi kaydedebilirsiniz.

Bu adımlar, Orange Data Mining ile veri akış diyagramları oluşturmanın temel sürecini anlamanıza yardımcı olmalıdır. Deneyerek ve farklı araçları keşfeterek, analiz akışlarınızı daha etkili ve güçlü hale getirebilirsiniz.

Veri Seti İşleme

1. Veri Seti Yükleme:

• Orange’ın ana ekranında, “File” menüsünden “Open” veya “Add Data” seçenekleriyle veri setinizi yükleyin.
• CSV, Excel, SQL, ya da diğer yaygın veri formatlarını destekler.

2. Veri Seti Görüntüleme:

• Yüklenen veri setini görmek için “Data Table” aracını kullanabilirsiniz. Bu araç, veri setinizdeki sütunları ve değerleri gösterir.

3. Veri Seti Bilgileri:

• Sağ tarafta, yüklenen veri setinin genel bilgilerini görebilirsiniz. Bu, sütun sayısı, satır sayısı, özelliklerin türleri gibi bilgileri içerir.

4. Veri Ön İşleme Araçları:

• Impute:
  • Eksik verileri doldurmak için kullanılır. Sağ tıklayarak aracı ekleyebilir ve eksik verileri farklı yöntemlerle doldurabilirsiniz.
• Filter:
  • Veri setinizi belirli kriterlere göre filtrelemek için kullanılır. Örneğin, belirli bir sütundaki değerlere göre filtreleme yapabilirsiniz.
• Select Columns:
  • Belirli sütunları seçmek veya seçili sütunları çıkarmak için kullanılır. Gereksiz sütunları kaldırabilir ve analizinizi odaklayabilirsiniz.
• Data Sampler:
  • Veri setinizden örnekler almak için kullanılır. Bu, büyük veri setlerinde çalışırken hızlı analizler yapmanıza yardımcı olabilir.

5. Özellik Mühendisliği:

• Orange, “Construct Domain” ve “Feature Constructor” gibi araçlar aracılığıyla yeni özellikler oluşturmanıza olanak tanır. Bu, mevcut özelliklerden türetilmiş veya özel olarak oluşturulmuş özellikler eklemenize olanak tanır.

6. Veri Seti Kaydetme:

• Yaptığınız değişiklikleri kaydetmek için, “File” menüsünden “Save Data As” seçeneğini kullanabilirsiniz. Bu, önceden işlenmiş bir veri setini başka bir dosya olarak kaydetmenizi sağlar.

7. Görselleştirmeler ve İnceleme:

• Veri seti işleme aşamasında, veri setinizi görselleştirmek ve özelliklerini incelemek için “Visualize” araçlarını kullanabilirsiniz.

Bu adımlar, Orange Data Mining ile veri seti işleme sürecini genel olarak kapsar. Her bir adımı daha derinlemesine anlamak için uygulamalı olarak çalışmalar yapmak ve araçları keşfetmek önemlidir.

Veri Madenciliği ve Analiz

Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme ve Diğer Temel Veri Madenciliği Görevleri

1. Sınıflandırma:

• Aracın Seçimi:
  • Sınıflandırma görevleri için araç paletinden “Classification” kategorisinde bulunan araçları inceleyin. Örnek olarak, “Classification Tree” veya “Random Forest” araçlarını seçebilirsiniz.
• Veri Seti Seçimi:
  • Sınıflandırma modelini oluşturmak için kullanılacak veri setini belirleyin. Bu genellikle “Data Table” aracı ile yapılan bir işlemdir.
• Parametre Ayarları:
  • Seçtiğiniz sınıflandırma aracının parametrelerini ayarlayın. Bu, ağaç sayısı, maksimum derinlik gibi parametreleri içerebilir.
• Eğitim ve Değerlendirme:
  • “Test & Score” aracını kullanarak modelinizi eğitin ve performansını değerlendirin. Doğruluk, hassasiyet, özgüllük gibi metriklerle sonuçları analiz edin.

2. Regresyon:

• Aracın Seçimi:
  • Regresyon görevleri için “Regression” kategorisinde bulunan araçları inceleyin. Örneğin, “Linear Regression” veya “Gradient Boosting Regression” araçlarını seçebilirsiniz.
• Veri Seti ve Parametreler:
  • Sınıflandırmada olduğu gibi, regresyon modelini oluşturmak için kullanılacak veri setini seçin ve ilgili parametreleri ayarlayın.
• Eğitim ve Değerlendirme:
  • Modelinizi eğitin ve performansını değerlendirin. Regresyon modellerinde genellikle R-kare, ortalama karesel hata gibi metrikler kullanılır.

3. Kümeleme:

• Aracın Seçimi:
  • Kümeleme görevleri için “Clustering” kategorisinde bulunan araçları inceleyin. “K-Means” veya “Hierarchical Clustering” gibi araçları seçebilirsiniz.
• Veri Seti Seçimi:
  • Kümeleme modelini oluşturmak için kullanılacak veri setini belirleyin.
• Parametre Ayarları:
  • Kümeleme algoritmalarının bazıları, küme sayısı gibi parametrelere ihtiyaç duyar. Bu parametreleri ayarlayın.
• Sonuçları İnceleme:
  • Oluşturulan kümeleme modelinin sonuçlarını inceleyin. “Data Table” aracıyla kümeleme sonuçlarını görselleştirme ve analiz etme.

4. Diğer Temel Görevler:

• Orange, veri madenciliği için birçok diğer araç ve algoritma içerir. Örneğin, “Association Rules” aracı ile ilişkisel kuralları çıkartabilir veya “Anomaly Detection” aracı ile anormallikleri tespit edebilirsiniz.
• Her görev için genel adımlar şunları içerir: veri setini seçme, modeli oluşturma ve eğitme, modelin performansını değerlendirme ve sonuçları analiz etme.

Bu adımlar, Orange Data Mining ile sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve diğer temel veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için genel bir rehberdir. Her bir görevin spesifik özellikleri ve kullanım detayları, seçilen algoritma ve işlenen veri setine bağlı olarak değişebilir. Bu nedenle, spesifik bir görevi gerçekleştirmek istediğinizde belgelere başvurmak veya topluluktan yardım almak önemlidir.

Özellik Mühendisliği ve Seçimi

1. Özellik Mühendisliği:

• Construct Domain Aracı:
  • Orange’da, “Construct Domain” aracı ile veri setinizdeki özelliklerin türlerini ve değer aralıklarını inceleyebilir, gerekirse düzenleyebilirsiniz.
• Feature Constructor Aracı:
  • “Feature Constructor” aracını kullanarak, mevcut özelliklerden türetilmiş yeni özellikler oluşturabilirsiniz. Örneğin, iki özelliğin toplamını hesaplamak veya kategorik bir özelliği ikili bir formata dönüştürmek gibi.
• Numeric Domain ve Categorical Domain:
  • Özelliklerinizi sayısal ve kategorik olarak gruplandıran “Numeric Domain” ve “Categorical Domain” araçlarını kullanarak özellikleri daha ayrıntılı bir şekilde inceleyebilirsiniz.

2. Özellik Seçimi:

• Select Columns Aracı:
  • Veri setinizdeki belirli sütunları seçmek veya belirli sütunları çıkarmak için “Select Columns” aracını kullanabilirsiniz. Bu, gereksiz veya gereksinim dışı özellikleri çıkartmanıza yardımcı olabilir.
• Correlation Heatmap:
  • “Correlation Heatmap” aracı ile özellikler arasındaki ilişkileri görselleştirebilir ve yüksek korelasyona sahip özellikleri belirleyerek özellik seçimine katkıda bulunabilirsiniz.
• Univariate Feature Selection:
  • “Select Best” ve “Select Percentile” gibi araçlarla, özelliklerin tek tek performanslarını değerlendirerek en iyi özellikleri seçebilirsiniz.
• Recursive Feature Elimination (RFE):
  • “Recursive Feature Elimination” aracı ile, bir modeli eğitirken sırayla en az katkı sağlayan özellikleri kaldırabilir ve geriye en önemli özellikleri bırakabilirsiniz.

3. Özellik Ön İşleme:

• Normalization ve Standardization:
  • Özelliklerinizi normalleştirmek veya standartlaştırmak için “Normalize” veya “Standardize” araçlarını kullanabilirsiniz.
• Transformations:
  • Özelliklere matematiksel dönüşümler uygulayarak, veri setinizin dağılımını iyileştirebilirsiniz.

4. Özellik Analizi ve Görselleştirme:

• Distribution Aracı:
  • “Distribution” aracını kullanarak, özelliklerin dağılımlarını görselleştirebilir ve anomali tespiti veya veri seti anlayışını artırma amacıyla inceleyebilirsiniz.
• Scatter Plot:
  • İki özelliği karşılaştırmak için “Scatter Plot” aracını kullanabilirsiniz. Bu, özellikler arasındaki ilişkileri görselleştirmenize yardımcı olur.

Orange’un İçerdiği Önemli Algoritmalar

1. Sınıflandırma Algoritmaları:

• C4.5 Decision Tree:
  • Karar ağacı temelli bir sınıflandırma algoritmasıdır. Veri setini özelliklerine göre bölerek kararlar alır.
• Random Forest:
  • Orman (ensemble) öğrenme algoritmalarından biridir. Birçok karar ağacını eğitir ve bu ağaçların tahminlerini birleştirerek daha güçlü bir model oluşturur.
• k-Nearest Neighbors (k-NN):
  • Belirli bir veri noktasını çevresindeki en yakın k veri noktasına dayanarak sınıflandıran bir algoritmadır.
• Support Vector Machine (SVM):
  • Sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılan güçlü bir algoritmadır. Özellikle doğrusal ve doğrusal olmayan ayrışabilir durumlar için etkilidir.

2. Regresyon Algoritmaları:

• Linear Regression:
  • Doğrusal regresyon modelini uygular. Bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modeller.
• Gradient Boosting Regression:
  • Boosting algoritmalarından biridir. Zayıf öğrenicileri birleştirerek daha güçlü bir regresyon modeli oluşturur.

3. Kümeleme Algoritmaları:

• K-Means Clustering:
  • Veri setini belirli sayıda küme (k) halinde gruplandırmaya çalışan popüler bir kümeleme algoritmasıdır.
• Hierarchical Clustering:
  • Hiyerarşik kümeleme yöntemini kullanarak veri setini ağaç yapısında gruplandırır.

4. Özellik Mühendisliği ve Seçimi:

• Principal Component Analysis (PCA):
  • Özellik boyutunu azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Veri setindeki değişkenliği temsil eden ana bileşenleri (component) çıkarır.
• Recursive Feature Elimination (RFE):
  • Veri setinden en az katkı sağlayan özellikleri kademeli olarak kaldırarak model performansını değerlendiren bir yöntemdir.

5. Association Rules:

• Apriori Algorithm:
  • İlişkisel kuralları çıkaran bir algoritmadır. Veri setindeki öğeler arasındaki ilişkileri bulur.

6. Anomaly Detection:

• Isolation Forest:
  • Anomalileri tespit etmek için kullanılan bir algoritmadır. Genellikle diğer öğelerden izole edilen örnekleri belirler.

Bu algoritmalar, Orange Data Mining içindeki temel öğelerdir ancak Orange sürekli olarak güncellendiği için daha fazla algoritma eklenmiş olabilir. Bu algoritmaların kullanımını anlamak ve deneyimlemek için belgeleri ve örnek projeleri incelemek faydalı olacaktır.

Modelleme ve Makine Öğrenimi

Sınıflandırma ve Regresyon Modelleri Oluşturma

Sınıflandırma Modeli Oluşturma:

1. Veri Setini Yükleme:
   • Orange’ın ana arayüzünde “File” menüsünden “Open” veya “Add Data” seçeneklerini kullanarak bir veri seti yükleyin.
2. Sınıflandırma Aracını Seçme:
   • Sol taraftaki araç paletinde “Classification” kategorisinden kullanmak istediğiniz sınıflandırma algoritmasını seçin. Örneğin, “Classification Tree” veya “Random Forest” gibi.
3. Veri Setini ve Hedef Değişkeni Seçme:
   • Veri setinizin üzerine sağ tıklayarak, sınıflandırma aracına uygun giriş ve çıkış değişkenlerini seçin. Giriş değişkenleri, modelin öğrenme sürecinde kullanılan özelliklerdir, hedef değişken ise tahmin etmeye çalıştığınız sınıfları içerir.
4. Parametre Ayarları:
   • Seçtiğiniz sınıflandırma aracının parametrelerini ayarlamak için sağ tarafta çıkan pencereden ilgili seçenekleri düzenleyin. Örneğin, ağaç sayısı, maksimum derinlik, vb.
5. Modeli Eğitme:
   • Sağ üst köşede bulunan “Run” düğmesine tıklayarak modeli eğitin. Veri setinizin bir kısmı kullanılarak model eğitilecek ve geriye kalan kısım test için kullanılacaktır.
6. Sonuçları Analiz Etme:
   • Eğitim tamamlandıktan sonra sağ tarafta bulunan “Results” sekmesinden modelin performansını değerlendirin. Confusion matrix, accuracy, precision, recall gibi metrikleri inceleyebilirsiniz.

Regresyon Modeli Oluşturma:

1. Veri Setini Yükleme:
   • Sınıflandırma ile aynı şekilde, veri setinizi yükleyin.
2. Regresyon Aracını Seçme:
   • Sol taraftaki araç paletinde “Regression” kategorisinden kullanmak istediğiniz regresyon algoritmasını seçin. Örneğin, “Linear Regression” veya “Gradient Boosting Regression” gibi.
3. Giriş ve Çıkış Değişkenlerini Seçme:
   • Veri setinizin üzerine sağ tıklayarak, regresyon aracına uygun giriş ve çıkış değişkenlerini seçin. Giriş değişkenleri, modelin öğrenme sürecinde kullanılan özelliklerdir, çıkış değişkeni ise tahmin etmeye çalıştığınız değeri içerir.
4. Parametre Ayarları:
   • Seçtiğiniz regresyon aracının parametrelerini sağ tarafta çıkan pencereden ayarlayın. Örneğin, regresyon modelinizin karmaşıklığını kontrol eden parametreleri düzenleyin.
5. Modeli Eğitme:
   • “Run” düğmesine tıklayarak regresyon modelinizi eğitin. Veri setinizin bir kısmı kullanılarak model eğitilecek ve geriye kalan kısım test için kullanılacaktır.
6. Sonuçları Analiz Etme:
   • Eğitim tamamlandıktan sonra sağ tarafta bulunan “Results” sekmesinden regresyon modelinizin performansını değerlendirin. R-kare, ortalama karesel hata gibi regresyon metriklerini inceleyebilirsiniz.

Orange Data Mining, bu temel adımları takip ederek sınıflandırma ve regresyon modelleri oluşturmayı oldukça kolaylaştırır. Her adımın anlaşılması ve model sonuçlarının değerlendirilmesi, daha iyi ve daha güvenilir modeller elde etmenize yardımcı olacaktır.

Modelleri Eğitme, Değerlendirme ve Sonuçları Analiz Etme

Modelleri Eğitme:

1. Veri Setini Yükleme:
   • Orange’ın ana arayüzünde, “File” menüsünden “Open” veya “Add Data” seçeneklerini kullanarak bir veri seti yükleyin.
2. Modelleme Aracını Seçme:
   • Sol taraftaki araç paletinden kullanmak istediğiniz modelleme aracını seçin. Örneğin, sınıflandırma için “Classification Tree” veya regresyon için “Linear Regression” gibi.
3. Veri Setini ve Girdi/Çıktı Değişkenlerini Seçme:
   • Veri setinizin üzerine sağ tıklayarak, modelleme aracına uygun giriş ve çıkış değişkenlerini seçin. Bu, modelin öğrenme sürecinde kullanılacak veriyi belirler.
4. Parametre Ayarları:
   • Seçtiğiniz modelleme aracının parametrelerini sağ tarafta çıkan pencereden ayarlayın. Bu, modelin nasıl eğitileceği ve hangi özelliklere odaklanacağı gibi detayları içerir.
5. Modeli Eğitme:
   • Sağ üst köşede bulunan “Run” düğmesine tıklayarak modeli eğitin. Bu adım, modelin seçilen veri seti üzerinde öğrenmesini sağlar.

Modelleri Değerlendirme:

1. Test ve Score Aracı:
   • Eğitim sonrasında, “Test & Score” aracını kullanarak modelinizi test edin. Bu adım, modelin performansını ölçer ve değerlendirme metriklerini sağlar.
2. Sonuçları Analiz Etme:
   • “Results” sekmesinden, modelin performansına dair çeşitli metrikleri inceleyebilirsiniz. Örneğin, sınıflandırma modelleri için accuracy, precision, recall; regresyon modelleri için R-kare, ortalama karesel hata gibi.

Sonuçları Analiz Etme:

1. Confusion Matrix (Karmaşıklık Matrisi):
   • Sınıflandırma modelleri için, confusion matrix’i inceleyerek modelin doğruluk oranını, hata türlerini ve sınıflar arasındaki ilişkileri gözlemleyebilirsiniz.
2. Öğrenme Eğrileri ve Grafikler:
   • Modelin öğrenme sürecini daha iyi anlamak için öğrenme eğrileri, ROC eğrileri, vb. gibi grafikleri inceleyebilirsiniz.
3. Özellik Önem Sıralamaları:
   • Modellerin özelliklerin önem sıralamasını sağlayan grafikleri inceleyerek, hangi özelliklerin modelin performansını daha fazla etkilediğini görebilirsiniz.
4. Hata Analizi:
   • Modelin yanlış tahminlerini analiz ederek, neden bazı örneklerin yanlış sınıflandırıldığını veya tahmin edildiğini anlamak için hata analizi yapabilirsiniz.

İleri Seviye Analiz ve Ayarlama:

1. Model Parametre Ayarları:
   • Modelinizi daha iyi hale getirmek için parametre ayarları ile oynayabilir ve farklı değerleri deneyebilirsiniz.
2. Cross-Validation:
   • Modelinizi daha güvenilir bir şekilde değerlendirmek için cross-validation (çapraz doğrulama) yöntemlerini kullanabilirsiniz.
3. Model Optimizasyonu:
   • Modelinizi daha optimize etmek için hiperparametre optimizasyonu veya özellik mühendisliği gibi teknikleri uygulayabilirsiniz.

Orange Data Mining, bu adımları takip ederek modelleri eğitmeyi, değerlendirmeyi ve sonuçları analiz etmeyi oldukça kolaylaştırır. Ancak, problem bağlamına ve kullanılan algoritmalara bağlı olarak, modelinizi daha iyi anlamak ve optimize etmek için daha fazla analiz ve deneme yapmanız gerekebilir.

Kümeleme

Veri Setlerini Kümeleme Algoritmaları Kullanarak Gruplandırma

1. Veri Setini Yükleme:

• Orange’ın ana arayüzünde, “File” menüsünden “Open” veya “Add Data” seçeneklerini kullanarak bir veri seti yükleyin.

2. Kümeleme Algoritmasını Seçme:

• Sol taraftaki araç paletinde “Clustering” kategorisinden kullanmak istediğiniz kümeleme algoritmasını seçin. Örneğin, “K-Means” veya “Hierarchical Clustering” gibi.

3. Veri Setini ve Parametre Ayarlarını Seçme:

• Veri setinizin üzerine sağ tıklayarak, kümeleme algoritmasına uygun giriş değişkenlerini seçin. Kümeleme algoritmasının parametrelerini sağ tarafta çıkan pencereden ayarlayın. Örneğin, küme sayısı gibi.

4. Modeli Eğitme:

• Sağ üst köşede bulunan “Run” düğmesine tıklayarak kümeleme modelinizi eğitin. Veri setinizdeki özelliklere ve seçtiğiniz algoritmaya bağlı olarak, modelin eğitimi birkaç saniye sürebilir.

5. Kümeleme Sonuçlarını Görselleştirme:

• Eğitim tamamlandıktan sonra, “Results” sekmesindeki görselleştirmeleri inceleyin. Özellikle “Scatter Plot” veya “Dendrogram” gibi araçlarla kümeleme sonuçlarını görselleştirebilirsiniz.

6. Sonuçları Analiz Etme:

• Elde edilen kümeleme sonuçlarını analiz ederek, veri setinizin farklı gruplara ayrıldığını gözlemleyin. Hangi özelliklerin kümeleme üzerinde daha etkili olduğunu anlamak için sonuçları dikkatlice inceleyin.

İleri Seviye Analiz ve Ayarlama:

1. Optimal Küme Sayısını Belirleme:
   • Kümeleme algoritmalarında küme sayısı genellikle önemlidir. Farklı küme sayıları deneyerek optimal küme sayısını belirlemek için “Elbow Method” veya “Silhouette Score” gibi metotları kullanabilirsiniz.
2. Feature Scaling (Özellik Ölçekleme):
   • Bazı kümeleme algoritmaları, özelliklerin ölçeklerine duyarlı olabilir. Veri setinizdeki özellikleri uygun bir şekilde ölçeklendirerek performansı artırabilirsiniz.
3. Hiyerarşik Kümeleme İncelemesi:
   • Hiyerarşik kümeleme yöntemini kullanıyorsanız, elde ettiğiniz dendrogramı inceleyerek hiyerarşik kümeleme yapısını anlayabilirsiniz.
4. Cluster Profiling:
   • Her bir küme için özellik profilleri oluşturarak, kümeleme sonuçlarını daha detaylı analiz edebilirsiniz.

Orange Data Mining, bu adımları takip ederek veri setlerini kümeleme algoritmaları kullanarak gruplamayı kolaylaştırır. Her bir kümeleme görevi farklı bir veri setine ve problem bağlamına bağlı olarak ayarlanabilir, bu nedenle sonuçları anlamak ve optimize etmek için dikkatlice incelemeniz önemlidir.

Sonuçları Görselleştirme ve Yorumlama

1. Scatter Plot (Nokta Grafiği):

• Kümeleme sonuçlarını görselleştirmenin temel yollarından biri, iki özellik arasındaki ilişkiyi gösteren bir scatter plot kullanmaktır. Orange’da, “Scatter Plot” aracı ile kümeleme sonuçlarını iki boyutta görselleştirebilirsiniz. X ve Y eksenleri farklı özellikleri temsil ederken renk veya semboller kümeleme sonuçlarını gösterir.

2. Dendrogram (Ağaç Diyagramı):

• Hiyerarşik kümeleme algoritmaları kullanıyorsanız, oluşturulan ağaç diyagramı olan dendrogramı inceleyebilirsiniz. Dendrogram, veri setindeki her bir örneği temsil eden dalların birleşme sırasını gösterir. Bu, benzer özelliklere sahip örnekleri bir araya getiren hiyerarşik yapıyı anlamanıza yardımcı olur.

3. Küme Profili ve İstatistikleri:

• Her bir kümenin profilini ve istatistiklerini inceleyerek kümeleme sonuçlarını anlamak önemlidir. Orange’da, “Data Table” aracını kullanarak her kümenin ortalamasını, medyanını ve diğer istatistikleri görebilirsiniz.

4. Küme Merkezleri ve Sınırları:

• K-Means kümeleme algoritması kullanılıyorsa, küme merkezlerini ve sınırlarını gösteren bir harita oluşturabilirsiniz. Bu, her kümenin merkezini ve hangi örneklerin hangi kümelere ait olduğunu anlamanıza yardımcı olabilir.

5. Küme Profil Grafikleri:

• Orange’da, “Hierarchical Clustering” veya “K-Means” gibi kümeleme algoritmalarını kullanırken, her bir kümenin profiline ait grafikleri inceleyebilirsiniz. Bu grafikler, her kümenin belirli bir özellik açısından nasıl bir dağılıma sahip olduğunu gösterir.

6. Kümeleme Sonuçlarını Yorumlama:

• Kümeleme sonuçlarını değerlendirirken, her bir kümenin belirli bir özellikte nasıl bir davranış sergilediğini anlamak önemlidir. Özellikle benzer özelliklere sahip örneklerin aynı kümeye atanması beklenir.

İleri Seviye Analiz:

1. Optimal Küme Sayısının Belirlenmesi:
   • “Elbow Method” veya “Silhouette Score” gibi yöntemlerle optimal küme sayısını belirleyerek kümeleme modelinizi daha iyi anlayabilirsiniz.
2. Özellik Mühendisliği ve Daha İyi Görselleştirmeler:
   • Kümeleme sonuçlarını daha iyi anlamak için özellik mühendisliği yapabilir ve farklı görselleştirme yöntemlerini deneyebilirsiniz.
3. Cluster Profiling ve Anomalilerin Belirlenmesi:
   • Her bir kümenin detaylı bir şekilde incelenmesi, özellikle belirli bir kümenin diğerlerinden farklı davrandığı durumları tespit etmenize yardımcı olabilir.

Orange Data Mining, kullanıcı dostu ara yüzü ve çeşitli araçları ile kümeleme analizi yapmayı kolaylaştırır. Kümeleme sonuçlarını görselleştirerek ve yorumlayarak, veri setinizdeki gruplamaları daha iyi anlayabilir ve bu bilgiyi işiniz veya projeniz için değerli bir bilgiye dönüştürebilirsiniz.

Görselleştirme ve Raporlama

Görselleştirme Araçlarını Kullanarak Sonuçları Anlama

1. Scatter Plot (Nokta Grafiği):

• Veri setinizdeki özellikleri karşılaştırmak ve kümeleme sonuçlarını görselleştirmek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Visualizations” panelinden “Scatter Plot” aracını seçin.
  • X ve Y eksenlerine özellikleri, renk veya sembollerle kümeleme sonuçlarını ekleyin.

2. Dendrogram (Ağaç Diyagramı):

• Hiyerarşik kümeleme algoritmalarının sonuçlarını görselleştirmek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Hierarchical Clustering” aracını kullanarak dendrogramı oluşturun.
  • Oluşturulan dendrogramı “Dendrogram Viewer” aracı ile inceleyin.

3. Heat Map (Isı Haritası):

• Veri setinizdeki ilişkileri renkli bir harita üzerinde görselleştirmek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Visualizations” panelinden “Heat Map” aracını seçin.
  • Değişkenleri ve değerleri belirleyerek ısı haritasını oluşturun.

4. Box Plot (Kutu Grafiği):

• Değişkenlerin dağılımını ve istatistiksel özelliklerini görselleştirmek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Visualizations” panelinden “Box Plot” aracını seçin.
  • Kutu grafiği üzerinde istediğiniz değişkenleri görselleştirin.

5. Line Plot (Çizgi Grafiği):

• Zaman serisi verilerini veya değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Visualizations” panelinden “Line Plot” aracını seçin.
  • Çizgi grafiği üzerinde özellikleri ve değerleri belirleyerek görselleştirme yapın.

6. Tree Viewer (Ağaç Görüntüleyici):

• Karar ağaçları gibi ağaç tabanlı modellerin sonuçlarını görselleştirmek için kullanılır.
• Kullanım:
  • “Tree” aracını kullanarak bir ağaç modeli oluşturun.
  • Oluşturulan modeli “Tree Viewer” aracı ile inceleyin.

7. Data Table (Veri Tablosu):

• Veri setinizin görsel bir temsilini sağlar ve her bir gözlemin değerlerini gösterir.
• Kullanım:
  • “Data Table” aracını kullanarak veri setinizin genel yapısını inceleyin.
  • Filtreleme ve sıralama gibi işlemleri gerçekleştirerek daha spesifik bilgilere ulaşın.

8. Rapor Oluşturma:

• Analizlerinizi ve görselleştirmelerinizi bir rapor haline getirerek paylaşmanıza olanak tanır.
• Kullanım:
  • “Report” panelinden “Create Report” aracını kullanarak bir rapor oluşturun.
  • Raporunuzda kullanmak istediğiniz araçları ve bilgileri seçerek raporu özelleştirin.

İleri Seviye Analiz ve Özelleştirme:

1. Interaktif Görselleştirmeler:
   • Orange, birçok görselleştirmeyi etkileşimli hale getirmenize olanak tanır. Grafikler üzerinde gezinme, odaklanma, büyütme gibi işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.
2. Özel Görselleştirmeler:
   • Python script veya özel kütüphaneleri kullanarak özel görselleştirmeler ekleyebilir ve analizlerinizi daha spesifik hale getirebilirsiniz.
3. Görselleştirmeler Arası Bağlantılar:
   • Bir görselleştirmenin sonuçlarını diğer görselleştirmelerle bağlantılı hale getirerek, farklı açılardan veri setinizi inceleyebilirsiniz.

Orange Data Mining, kullanıcı dostu arayüzü ve çeşitli görselleştirme araçları ile analiz sürecinizi daha anlaşılır ve etkili hale getirir. Görselleştirmeleri kullanarak, veri setinizdeki desenleri keşfedebilir ve analiz sonuçlarınızı paylaşabilirsiniz.

Rapor Oluşturma ve Paylaşma

Rapor Oluşturma:

1. Rapor Aracını Ekleyin:
   • Orange’ın ana arayüzünde, “Report” panelinden “Create Report” aracını seçin.
   • Eklemek istediğiniz rapor araçlarını seçin.
2. Görselleştirmeleri Ekleyin:
   • Raporunuzda görmek istediğiniz görselleştirmeleri ekleyin. Örneğin, scatter plot, dendrogram, heat map gibi.
   • “Visualizations” panelinden araçları sürükleyip bırakarak veya sağ tarafta bulunan “Results” panelinden seçerek ekleyebilirsiniz.
3. Metin ve Açıklamalar Ekleyin:
   • Raporunuzun anlaşılır olması için metin ve açıklamalar ekleyin.
   • “Text” aracını kullanarak açıklamaları ve yorumları ekleyebilirsiniz.
4. Düzenleme ve Özelleştirme:
   • Eklediğiniz araçları sürükleyip bırakarak düzenleyebilir, boyutlandırabilir ve özelleştirebilirsiniz.
   • Her bir araç üzerinde sağ tıklayarak özel ayarları düzenleyebilirsiniz.
5. Raporu Kaydedin:
   • Raporunuzu kaydetmek için “File” menüsünden “Save” veya “Save As” seçeneklerini kullanın.
   • İstediğiniz bir konuma ve dosya adına raporunuzu kaydedin.

Rapor Paylaşma:

1. HTML veya PDF Olarak Kaydedin:
   • Oluşturduğunuz raporu HTML veya PDF formatında kaydederek paylaşabilirsiniz.
   • “File” menüsünden “Export As HTML” veya “Export As PDF” seçeneklerini kullanarak kaydedebilirsiniz.
2. Raporu Paylaşın:
   • Kaydettiğiniz raporu e-posta ile gönderebilir, bulutta paylaşabilir veya başkalarına dağıtabilirsiniz.
   • Paylaşım yöntemi seçeneğinize göre, raporunuzu uygun bir şekilde paylaşın.
3. Interactive Raporlar:
   • Orange, interaktif raporlar oluşturmanıza olanak tanır. Bunlar, alıcıların rapor içinde etkileşimde bulunmasına ve analiz sonuçlarını daha detaylı bir şekilde incelemesine izin verir.
4. Veri Seti ile Bağlantılı Raporlar:
   • Raporunuzu oluştururken kullanılan veri seti ile bağlantılı olarak, alıcılarınızın veri seti üzerinde değişiklik yapmadan analizlerinizi incelemesine olanak tanıyan raporlar oluşturabilirsiniz.
5. Raporu Sunumlarınızda Kullanın:
   • Raporunuzu bir toplantıda veya sunumda kullanabilirsiniz. Raporunuzu bir slayt olarak ekleyebilir veya bilgisayar ekranınızı paylaşarak analiz sonuçlarınızı anlatabilirsiniz.

Orange Data Mining’in rapor oluşturma ve paylaşma özellikleri, analiz süreçlerinizi daha etkili bir şekilde iletişim kurarak ve bilgi paylaşarak tamamlamanıza olanak tanır. Veri bilimcileri, analistler ve diğer profesyoneller, bu özellikleri kullanarak karmaşık analiz sonuçlarını daha geniş bir kitleye anlatma yeteneğine sahiptir.

Değerlendirme ve Doğruluk

Oluşturulan Modellerin Performansını Değerlendirme

1. Test ve Score Aracı:

• Model performansını değerlendirmek için Orange’ın “Test & Score” aracını kullanabilirsiniz.
• “Data” panelinden “Test & Score” aracını seçin ve modelinizi ile önceden belirlenmiş bir test veri seti üzerinde değerlendirin.

2. Değerlendirme Metrikleri:

• “Test & Score” aracı, çeşitli değerlendirme metrikleri sunar. Bunlar arasında şunlar bulunabilir:
  • Accuracy (Doğruluk): Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranı.
  • Precision (Kesinlik): Pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma olasılığı.
  • Recall (Duyarlılık): Gerçekten pozitif olan örneklerin ne kadarının doğru bir şekilde tahmin edildiği.
  • F1 Score: Precision ve recall’in harmonik ortalaması.
  • Area Under the Curve (AUC): ROC eğrisi altındaki alan.

3. ROC Eğrisi ve AUC Değerleri:

• Sınıflandırma modellerini değerlendirmek için ROC eğrisi ve AUC değerleri önemlidir.
• “ROC Analysis” aracını kullanarak ROC eğrisini ve AUC değerlerini görselleştirebilirsiniz.

4. Confusion Matrix (Karmaşıklık Matrisi):

• Sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için confusion matrix kullanılır.
• “Confusion Matrix” aracını kullanarak gerçek ve tahmini sınıfları görselleştirebilirsiniz.

5. Hiperparametre Ayarı:

• Modelin performansını artırmak için hiperparametre ayarı yapılabilir.
• Orange, “Tune” aracını kullanarak modelin hiperparametrelerini otomatik olarak ayarlamak için bir araç sunar.

6. Cross-Validation (Çapraz Doğrulama):

• Modelin güvenilirliğini artırmak için çapraz doğrulama kullanılabilir.
• “Cross Validation” aracını kullanarak farklı veri bölümlerinde modeli değerlendirebilirsiniz.

7. Modelin İçsel Değerlendirmesi:

• Modeli oluştururken kullanılan algoritmanın kendi içsel değerlendirme metriklerini inceleyebilirsiniz.
• Örneğin, karar ağaçları için dallanma kriterleri, regresyon modelleri için R-kare değerleri gibi.

8. Hata Analizi:

• Modelin hatalarını analiz ederek neden bazı örneklerin yanlış tahmin edildiğini anlamak önemlidir.
• “Error Analysis” aracını kullanarak modelin hatalarını inceleyebilirsiniz.

İleri Seviye Analiz ve Ayarlama:

1. En İyi Model Seçimi:
   • Farklı algoritmaları deneyerek, en iyi performansı gösteren modeli seçebilirsiniz.
2. Feature Importance (Özellik Önem Sıralamaları):
   • Sınıflandırma ve regresyon modellerinde, hangi özelliklerin modelin performansını daha çok etkilediğini anlamak için “Feature Importances” aracını kullanabilirsiniz.
3. Overfitting ve Underfitting Kontrolü:
   • Modelin aşırı öğrenme (overfitting) veya yetersiz öğrenme (underfitting) durumlarını kontrol etmek için modelin karmaşıklığını ayarlayabilirsiniz.

Orange Data Mining, bu adımları kullanarak model performansını değerlendirmenize ve modelinizi optimize etmenize olanak tanır. Her bir model ve problem bağlamına bağlı olarak, uygun değerlendirme metriklerini ve teknikleri seçmek önemlidir.

Doğruluk, Hassasiyet, Özgüllük Gibi Metrikleri Anlama

1. Doğruluk (Accuracy):

• Tanım: Toplam örnekler içinde doğru tahmin edilen örneklerin oranıdır.
• Formül: (Doğru Tahminler) / (Toplam Örnek Sayısı)
• Kullanım: Genel model performansını değerlendirmek için kullanılır. Ancak dengesiz sınıflara sahip veri setlerinde dikkatli değerlendirilmelidir.

2. Hassasiyet (Precision):

• Tanım: Pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma olasılığını gösterir.
• Formül: (True Positives) / (True Positives + False Positives)
• Kullanım: Yanlış pozitif tahminlerin önemli olduğu durumlarda kullanılır, örneğin spam filtreleme.

3. Özgüllük (Recall veya Duyarlılık):

• Tanım: Gerçekten pozitif olan örneklerin ne kadarının doğru bir şekilde tahmin edildiğini gösterir.
• Formül: (True Positives) / (True Positives + False Negatives)
• Kullanım: Yanlış negatif tahminlerin önemli olduğu durumlarda kullanılır, örneğin hastalık tarama.

4. F1 Puanı:

• Tanım: Hassasiyet ve özgüllük arasındaki dengeyi sağlayan bir metriktir.
• Formül: 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
• Kullanım: Hassasiyet ve özgüllük arasında denge kurmak istendiğinde kullanılır.

5. AUC-ROC (Area Under the Curve – Receiver Operating Characteristic):

• Tanım: Sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir eğri altındaki alan ölçüsüdür.
• Kullanım: Sınıflandırma modellerinin genel performansını değerlendirmek ve farklı modelleri karşılaştırmak için kullanılır.

6. Confusion Matrix (Karmaşıklık Matrisi):

• Tanım: Gerçek ve tahmini sınıfları içeren bir matristir.
• Kullanım: True Positives, False Positives, False Negatives, ve True Negatives değerleri ile modelin performansını detaylı olarak değerlendirmek için kullanılır.

7. Kappa İstatistiği:

• Tanım: Rastgele tahmin edilmiş bir modelin performansına göre düzeltilmiş doğruluk oranını ölçer.
• Kullanım: Dengesiz sınıflara sahip veri setlerinde doğruluk metriğine bir düzeltme getirmek için kullanılır.

8. Matthews Korelasyon Katsayısı:

• Tanım: Dengeleyici bir katsayıdır ve karmaşıklık matrisindeki tüm hücreler arasındaki ilişkiyi ölçer.
• Kullanım: Dengesiz sınıflara sahip veri setlerinde modelin performansını değerlendirmek için kullanılır.

Bu metrikler, model performansını değerlendirmenin farklı yönlerini temsil eder. Seçilecek metrikler, modelin kullanıldığı bağlama, veri setine ve hedeflenen probleme bağlı olarak değişebilir. İdeal olarak, bu metrikler bir arada kullanılarak modelin genel performansı değerlendirilmelidir.

Veri Madenciliği İleri Konular

Gelişmiş Veri Madenciliği Tekniklerini Öğrenme

1. Derin Öğrenme Modelleri:

• Orange, derin öğrenme modellerini desteklemek için araçlar ve modüller içerir. “Deep Learning” aracı, sinir ağı modelleri oluşturmak için kullanılabilir. Bu modeller genellikle özellikle karmaşık görevlerde etkilidir.
• Kullanım:
  • “Deep Learning” aracını kullanarak bir sinir ağı modeli oluşturun.
  • Giriş özelliklerini, katman sayısını, düğüm sayılarını ve diğer hiperparametreleri yapılandırın.
  • Modelinizi eğiterek ve değerlendirerek sonuçları analiz edin.

2. Transfer Öğrenme:

• Transfer öğrenme, bir görevde öğrenilen bilgilerin başka bir göreve transfer edilmesini içerir. Orange’un transfer öğrenme konseptini destekleyen araçlar içermesi muhtemeldir.
• Kullanım:
  • Transfer öğrenme araçlarını kullanarak bir modeli önceden eğitilmiş bir modelle birleştirin.
  • Öğrenilen özellikleri ve bilgileri başka bir göreve transfer ederek modelinizi hızlandırın.

3. AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi):

• Orange, otomatik makine öğrenimi tekniklerini destekleyen araçlar içerebilir. Bu, model seçimi, hiperparametre ayarı ve özellik mühendisliği gibi süreçleri otomatikleştiren araçları içerir.
• Kullanım:
  • “AutoML” aracını kullanarak, veri setinize en uygun modeli otomatik olarak seçin ve ayarlayın.
  • Otomatik olarak en iyi performansı sağlayan modeli belirleyin.

4. Birleşik Veri Analizi:

• Orange, farklı veri kaynaklarından gelen verileri birleştirmek ve karmaşık veri analizleri yapmak için araçlar sunabilir.
• Kullanım:
  • Farklı veri setlerini birleştirmek için “Merge Data” aracını kullanın.
  • Birleştirilmiş veri seti üzerinde analizler yapın ve öğrenme modelleri oluşturun.

5. Zaman Serisi Analizi:

• Orange, zaman serisi verileri üzerinde özel analizler yapmak için araçlar içerebilir.
• Kullanım:
  • Zaman serisi analizi araçlarını kullanarak veri setinizdeki zamanla ilişkili desenleri inceleyin.
  • Özel zaman serisi modelleri oluşturun ve tahminlerde bulunun.

6. Yenilikçi Algoritmalar:

• Orange, makine öğrenimi ve veri madenciliği alanındaki yenilikçi algoritmaları içerebilir.
• Kullanım:
  • Farklı algoritmaları ve teknikleri keşfetmek için Orange’un belgelerini ve topluluk kaynaklarını inceleyin.
  • Yenilikçi algoritmaları kullanarak özel çözümler oluşturun.

Bu özellikleri kullanırken, her bir aracın ve modülün belgelendirmesini dikkatlice okumak ve uygulamak önemlidir. Ayrıca, belirli bir analiz veya modelleme görevine uygun araçları seçmek için veri setinizin özelliklerini ve hedeflerinizi dikkate almalısınız. Orange’un resmi web sitesi ve topluluk forumları, daha fazla bilgi ve rehberlik sağlayabilir.

Öğrenme Süreçlerini Daha İyi Anlama ve Özelleştirme

1. Veri Seti Yükleme:

• Orange’un ana arayüzünde “File” menüsünden “Open” seçeneğini kullanarak ya da “File” panelinden “Open File” aracını kullanarak veri setinizi yükleyin.
• Veri setinizi yükledikten sonra, “Data Table” aracıyla veri setinizi görselleştirin ve incleyin.

2. Veri Seti İnceleme:

• “Data Table” aracıyla veri setinizi inceleyin. Değişken türleri, eksik veriler, aykırı değerler gibi veri setinizin özelliklerini gözden geçirin.
• “Statistics” aracını kullanarak temel istatistiksel bilgileri görüntüleyin.

3. Veri Ön İşleme:

• Veri setinizde eksik veriler, aykırı değerler, gereksiz sütunlar gibi durumlar varsa, “Preprocess” panelinden uygun araçları kullanarak veri ön işleme yapın.
• “Impute”, “Select Columns”, “Remove Duplicate Rows” gibi araçları kullanarak veri setinizi düzenleyin.

4. Veri Seti Bölme:

• Eğitim ve test setlerinizi ayrı ayrı ele almak için “Data” panelinde bulunan “Data Sampler” aracını kullanın. Bu, modelinizi eğitmek ve değerlendirmek için ayrı veri setleri oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

5. Özellik Mühendisliği:

• Veri setinizdeki mevcut özellikleri kullanarak yeni özellikler oluşturun. “Feature Constructor” aracını kullanarak özel özellikleri türetin.
• “Feature Scaling” aracını kullanarak özelliklerinizi normalize edin.

6. Modelleme:

• “Classification” veya “Regression” panellerinden uygun algoritmayı seçin. Örnek olarak, “Tree”, “SVM”, “Logistic Regression” gibi.
• Seçtiğiniz algoritmanın özelliklerini ve hiperparametrelerini “Learners” panelinde yapılandırın.
• “Test & Score” aracını kullanarak modelinizi eğitin ve değerlendirin.

7. Model İnceleme:

• Oluşturulan modelin performansını değerlendirin. “Confusion Matrix”, “ROC Analysis”, “Model Viewer” gibi araçları kullanarak modelinizin çeşitli yönlerini inceleyin.
• Modelin içsel değerlendirme metriklerini kontrol edin.

8. Özelleştirme ve Ayarlama:

• Modelinizin performansını artırmak için hiperparametre ayarı yapın. “Tune” aracını kullanarak otomatik ayarlamalar gerçekleştirebilirsiniz.
• Modelinizi özelleştirmek için “Python Script” aracını kullanarak özel Python kodu ekleyin.
• “Ensemble” aracını kullanarak farklı modelleri birleştirerek daha güçlü bir model oluşturun.

9. Sonuçları Görselleştirme ve Raporlama:

• “Data Table”, “Scatter Plot”, “Distributions” gibi araçlarla model sonuçlarını görselleştirin.
• Oluşturduğunuz görselleştirmeleri “Report” panelindeki araçlarla birleştirerek bir rapor oluşturun.

10. İteratif İyileştirme:

• Modelinizin performansını değerlendirin ve gerekirse önceki adımlarda yapılandırmaları düzenleyerek iyileştirmeler yapın.
• Veri setinizi ve modelinizi iteratif olarak inceleyin ve optimize edin.

Bu adımları takip ederek, Orange Data Mining içinde öğrenme süreçlerinizi daha iyi anlayabilir, modellerinizi özelleştirebilir ve projelerinizde daha etkili sonuçlar elde edebilirsiniz.

Python Entegrasyonu

Orange’ın Python Entegrasyonunu Keşfetme ve Kullanma

1. Python Script Aracı:

• Orange’un ana arayüzünde “Python Script” aracını bulabilirsiniz. Bu araç, Python betiklerini doğrudan Orange içinde kullanmanıza olanak tanır.
• “Python Script” aracını kullanmak için, aracı projenize sürükleyip bırakın veya araç panelinden seçin.

2. Python Script Aracı Kullanımı:

• “Python Script” aracına çift tıklayarak açın. Bu araç, bir Python betiği yazmanız ve çalıştırmanız için bir metin düzenleyici içerir.
• Python kodunuzu buraya yazabilir ve ardından “Run Script” düğmesini kullanarak kodunuzu çalıştırabilirsiniz.

3. Orange Paketlerinin Python ile Kullanımı:

• Orange, bir dizi Python paketi içerir. Bu paketleri doğrudan Python betiklerinizde kullanabilirsiniz.
• Örneğin, Orange.data, Orange.classification, ve Orange.evaluation gibi paketler, veri setleri, sınıflandırma modelleri ve değerlendirme metrikleri gibi özelliklere erişim sağlar.

# Örnek: Veri Seti Yükleme
from Orange.data import Table

# Veri setini yükle
data = Table("iris")

# Veri setini incele
print(data.domain)
print(data[:5])

4. Orange Canvas’in Python Betikleriyle Kontrolü:

• Orange Canvas içinde yaptığınız her şeyi Python betikleri aracılığıyla kontrol edebilirsiniz.
• Bir önceki oturumda oluşturulan bir akışı Python betikleriyle yükleyebilir ve çalıştırabilirsiniz.

# Örnek: Orange Canvas'den Akışı Yükleme ve Çalıştırma
from Orange.data import Table
from Orange.widgets.utils.widgetpreview import WidgetPreview
from Orange.widgets.unsupervised.owdistances import OWDistances

# Orange Canvas akışını yükle
previewer = WidgetPreview(OWDistances)
previewer.run()

5. Python Script Aracı ile Veri Seti İşleme:

• “Python Script” aracını kullanarak Python betikleri aracılığıyla özel veri seti işleme işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.
• Pandas gibi popüler Python kütüphaneleriyle veri manipülasyonu yapabilir ve Orange içinde kullanabilirsiniz.

# Örnek: Python Script Aracı ile Veri Seti İşleme
import pandas as pd
from Orange.data import Table

# Veri setini yükle
data = Table("iris")

# Veri setini Pandas DataFrame'e dönüştür
df = pd.DataFrame(data.X, columns=[str(var) for var in data.domain.attributes])

# Veri setini işleme
df["sepal length"] = df["sepal length"] * 2

# İşlenmiş veriyi Orange veri setine geri dönüştür
processed_data = Table.from_numpy(data.domain, df.values, df.index)

6. Python Script Widget’ları İle Özelleştirme:

• Orange içinde Python Script Widget’larını kullanarak özel işlemler ekleyebilirsiniz.
• Bu widget’lar, Python betikleri ile özel analiz ve işlemleri kolayca entegre etmenize olanak tanır.

7. Python API ve Dokümantasyon:

• Orange’un Python API dokümantasyonunu kontrol ederek mevcut modüller, sınıflar ve fonksiyonlar hakkında bilgi edinebilirsiniz.
• Resmi Orange belgeleri ve forumları, Python entegrasyonunu daha etkili bir şekilde kullanmanıza yardımcı olabilir.

Bu adımlar, Orange’un Python entegrasyonunu daha iyi anlamanıza ve veri madenciliği projelerinizi daha programatik bir şekilde yönetmenize yardımcı olacaktır.

Python Skriptleri ile Daha Gelişmiş Analizler Yapma

1. Python Script Aracını Kullanma:

• Orange içindeki “Python Script” aracı, Python skriptlerini entegre etmek için kullanılır. Bu aracı kullanarak veri madenciliği akışlarınızı Python betikleriyle genişletebilirsiniz.
• “Python Script” aracını projenize ekleyerek Python skriptinizi yazmaya başlayabilirsiniz.

2. Veri Seti Yükleme ve İnceleme:

• Python skriptleriyle, özel veri setlerini yükleyebilir ve analiz edebilirsiniz. Örneğin, Pandas kütüphanesi ile bir CSV dosyasını yükleyebilir ve işleyebilirsiniz.

import pandas as pd

# CSV dosyasını yükle
data = pd.read_csv('veri.csv')

# Veri setini incele
print(data.head())

3. Veri Ön İşleme:

• Python skriptleri ile özel veri ön işleme adımları ekleyebilirsiniz. Örneğin, eksik verileri doldurma veya aykırı değerleri düzeltme işlemleri yapabilirsiniz.

# Eksik verileri doldur
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Aykırı değerleri düzelt
data = data[(data['column'] > lower_threshold) & (data['column'] < upper_threshold)]

4. Özellik Mühendisliği:

• Python skriptleri, özellik mühendisliği adımları için kullanılabilir. Örneğin, yeni özellikler ekleyebilir veya mevcut özellikleri dönüştürebilirsiniz.

# Yeni özellik ekleme
data['new_feature'] = data['feature1'] * data['feature2']

# Özellikleri dönüştürme
data['feature1'] = np.log(data['feature1'])

5. Modelleme:

• Python skriptleri ile çeşitli makine öğrenimi modellerini ve algoritmalarını kullanabilirsiniz. SciKit-Learn gibi kütüphaneleri kullanarak özel modeller oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Veriyi bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2)

# Rastgele Orman modelini oluştur
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# Modeli eğit
model.fit(X_train, y_train)

# Modeli değerlendir
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

6. Sonuçları Görselleştirme ve Raporlama:

• Python skriptleri ile oluşturulan sonuçları Orange içinde görselleştirebilir veya özel raporlar oluşturabilirsiniz.

import matplotlib.pyplot as plt

# Örnek: Histogram çizimi
plt.hist(data['feature1'])
plt.title('Feature 1 Distribution')
plt.xlabel('Feature 1 Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

7. Orange API Kullanımı:

• Orange Python API’sini kullanarak, Orange modüllerini ve işlevlerini doğrudan Python skriptlerinizde kullanabilirsiniz.

from Orange.data import Table
from Orange.classification import TreeLearner

# Orange'dan bir veri seti yükle
data = Table("iris")

# Orange'dan bir sınıflandırma modeli oluştur
model = TreeLearner()(data)

Bu örnekler, Orange içinde Python skriptleri kullanarak daha gelişmiş analizler yapma sürecini göstermektedir. Python skriptlerini kullanarak, özellikle özelleştirilmiş analizler ve öğrenme modelleri oluşturmak istediğiniz durumlarda, Orange’un esnekliğinden ve Python entegrasyonundan tam olarak yararlanabilirsiniz.

Bir sonraki yazıda görüşmek dileğiyle!”