1. Pandas'ta Veri Okuma Hataları
Pandas, veri analizi için olmazsa olmaz kütüphanelerden biridir. Ancak, veri okurken yapılan hatalar, projelerinizi durma noktasına getirebilir. En yaygın hata, veri setlerinin yanlış formatta okunması. Örneğin, bir CSV dosyasını okurken, veri setindeki virgül veya noktalı virgül gibi ayırıcıların doğru belirlenmemesi, tüm satırların tek bir hücreye sıkışmasına neden olabilir.
Çözüm: CSV dosyasını okurken, `sep` parametresini doğru ayarlayarak bu hatayı düzeltebilirsiniz. Örneğin, eğer veriler noktalı virgülle ayrılmışsa, şu şekilde bir kod yazabilirsiniz:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri.csv', sep=';')
2. NumPy Dizileriyle İlgili Performans Sorunları
NumPy, Python’daki matematiksel işlemleri hızlandıran mükemmel bir kütüphanedir, ancak dizilerle işlem yaparken bazen bellek hataları ve performans düşüşleri yaşanabilir. Özellikle büyük veri setlerinde, NumPy dizileri ile yapılan hesaplamalar yavaşlayabilir.
Çözüm: NumPy'nin bellek yönetimi üzerinde biraz daha fazla kontrol sahibi olmak için, `dtype` parametresini kullanabilirsiniz. Bu, veri türünü belirleyerek belleği daha verimli kullanmanıza yardımcı olur:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.float32)
3. Model Eğitimi Sırasında Overfitting (Aşırı Uyum) Hataları
Makine öğrenmesi modellerini eğitirken, çoğu zaman model çok fazla eğitilir ve eğitim verilerine aşırı uyum sağlar. Bu, modelin gerçek dünya verileriyle iyi performans göstermemesi anlamına gelir.
Çözüm: Overfitting’i önlemek için, daha fazla veri toplamak, doğrulama setleri kullanmak ve regularization (düzenleme) tekniklerine başvurmak gerekebilir. Ayrıca, erken durdurma (early stopping) tekniğini kullanarak eğitim sürecini kontrol edebilirsiniz:
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])
4. Kütüphane Sürüm Uyumsuzlukları
Python projelerinde, farklı kütüphanelerin uyumsuz sürümleri, zaman zaman karmaşık hatalara yol açabilir. Özellikle, bir kütüphanenin güncellenmiş sürümü ile eski bir sürüm arasında uyumsuzluklar olabilir.
Çözüm: Projelerinizde uyumluluk sorunlarını önlemek için, `requirements.txt` dosyasına ihtiyaç duyduğunuz kütüphane sürümlerini ekleyebilirsiniz. Bu dosya, doğru kütüphane sürümlerinin kurulumunu sağlar.
# requirements.txt
pandas==1.3.0
numpy==1.19.2
5. Veri Setlerinde Eksik Verilerle Çalışma Sorunları
Eksik verilerle çalışmak, veri bilimi projelerinde karşılaşılan en büyük zorluklardan biridir. Eğer verilerdeki eksiklikleri düzgün şekilde ele almazsanız, modeliniz hatalı sonuçlar verebilir.
Çözüm: Eksik verileri çözmenin birkaç yolu vardır: boş değerleri doldurmak (imputation), veri satırlarını silmek veya veri kümesini analiz etmeden önce eksikliklerin ne kadar yaygın olduğunu anlamak. Pandas'ta eksik verilerle çalışmak için şu kodu kullanabilirsiniz:
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
6. Veri Ön İşleme Hataları
Veri ön işleme, projelerinizin başarısını doğrudan etkileyen kritik bir adımdır. Yanlış normalizasyon veya standartlaştırma işlemleri, modelin performansını ciddi şekilde bozabilir.
Çözüm: Veri ön işleme adımlarını dikkatlice planlamak ve doğru yöntemleri kullanmak önemlidir. Örneğin, verilerinizi normalize etmek için şu adımları takip edebilirsiniz:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
7. Hatalı Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, analizlerinizin anlaşılabilir ve etkili olmasını sağlar. Ancak, doğru görselleştirme tekniklerini kullanmamak, verilerinizin yanlış yorumlanmasına yol açabilir.
Çözüm: Verilerinizi görselleştirirken, doğru türde grafikler seçmek önemlidir. Örneğin, bir dağılımı görselleştirirken `seaborn` veya `matplotlib` kütüphanelerini kullanabilirsiniz:
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='feature1', y='feature2', data=df)
Sonuç
Python ile veri bilimi projelerinde sıkça karşılaşılan hatalar, başlangıçta kafa karıştırıcı olabilir. Ancak, doğru araçlar ve yöntemlerle bu sorunları kolayca çözebilirsiniz. Her hata, aslında bir öğrenme fırsatıdır ve her çözüm, sizi daha yetkin bir veri bilimci yapar.
Eğer siz de bu hataları çözmekte zorlanıyorsanız, önerdiğimiz adımları izleyerek projelerinizi bir üst seviyeye taşıyabilirsiniz!
