<jupyter_start><jupyter_text>Amaç Bu veriye dayanarak binanın ısıtma ve soğutma yükünü tahmin etmek amaçlanmaktadır.<jupyter_code>from warnings import filterwarnings
filterwarnings('ignore')
df=pd.read_csv('enerji_data.csv')
df.head()
#X1 Bağıl Kompaktlık
#X2 Yüzey Alanı
#X3 Duvar Alanı
#X4 Çatı Alanı
#X5 Toplam Yükseklik
#X6 Yönlendirme
#X7 Cam Alanı
#X8 Cam Alanı Dağılımı
#y1 Isıtma Yükü
#y2 Soğutma Yükü


df.info()
df.isnull().sum()

# y ise bağımlı değişken
y=df['Y1']
#dummy sonrasında değişkenleri bağımlı olanı da siliyoruz.
X_=df.drop(['Y1'],axis=1).astype('float64')
# orjinal veri seti ile oluşturduğumuz dummyleri bir araya getirdik.
X=pd.concat([X_[['X4','X3','X2']]],axis=1)
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,
                                               y,
                                            test_size=0.25,
                                              random_state=42)
rf_model= RandomForestRegressor(random_state=42).fit(X_train,y_train)
y_pred=rf_model.predict(X_test)
np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_pred))
rf_params={"max_depth": [5,8,10],
            "max_features":[1,2,5,10],
            "n_estimators":[200,500,1000,2000],
            "min_samples_split":[2,10,80,100]}
rf_cv_model=GridSearchCV(rf_model,rf_params,cv=10,n_jobs=-1,verbose=2).fit(X_train,y_train)
rf_cv_model.best_params_
rf_params={"max_depth": [5],
            "max_features":[2],
            "n_estimators":[1000],
            "min_samples_split":[2]}
y_pred=rf_model.predict(X_test)
y_pred
np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_pred))<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13089993706733793, 'fraction_numerical': 0.042794210195091255, 'mean_word_length': 3.8036253776435047, 'pattern_counts': {'":': 8, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 6, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '597160', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 712, 'n_tokens_neox': 661, 'n_words': 96, 'path': 'enerji_verimliligi.ipynb', 'repo_name': 'encausse/kodluyoruzilkrepo', 'size': '1589'}