Customer analysis V2
https://github.com/flavves/Machine-Learning-exe
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 11 16:06:41 2020
batuhan ökmen
@author: okmen
"""
def anaMenu():
global menusecim
print("""
═════════════════════════════════════════════════════
https://batuhanokmen.com/
═════════════════════════════════════════════════════ """)
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import RidgeCV,Lasso,Ridge,LassoCV,ElasticNet,ElasticNetCV
from sklearn.linear_model import LassoCV
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn import neighbors
from sklearn.svm import SVR
from lightgbm import LGBMRegressor
from xgboost import XGBRegressor
from warnings import filterwarnings
filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sys
from PyQt5 import QtWidgets,uic,QtGui
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QLineEdit, QTextBrowser, QPushButton, QVBoxLayout, QProgressBar,QComboBox
from Kullanıcı_analiz_programi_dizayn_python import Ui_MainWindow
from PyQt5.QtCore import QBasicTimer
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtGui import QIcon
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.uic import loadUi
import os
import speech_recognition as sr
from gtts import gTTS
import socket
import getpass
import googletrans
from googletrans import Translator
import webbrowser
def ceviriProgramim():
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
self.ui = Ui_MainWindow()
self.ui.setupUi(self)
self.ui.comboBox.currentTextChanged.connect(self.selectionchange)
def selectionchange(self):
secenek=self.ui.comboBox.currentIndex()
print(secenek)
ana_dosya_isimi=self.ui.textEdit_2.toPlainText()
ana_dosya_isimi=("%s.csv"%ana_dosya_isimi)
yasSec=self.ui.textEdit.toPlainText()
Secilen_yas=("yas_no%s.csv"% yasSec)
if secenek == 1:
data = pd.read_csv(Secilen_yas,sep=",")
df=pd.DataFrame(data)
belirleyici=data["soa1"]#.append(data["soa2"]).append(data["soa3"])
a=belirleyici.value_counts()
df.describe().T
print(a)
liste=list(a.items())
list1, list2 = zip(*liste)
birinci_tercih=list1[0]
kadar_almis=list2[0]
print("kullanıcı 1. tercih",birinci_tercih,"şu kadar almış",kadar_almis)
bos_deger=int()
bilgisayar=int()
gunluk_giyim=int()
sanat=int()
tablet=int()
teknoloji=int()
spor=int()
oyun=int()
telefon=int()
birinci_kategori=str()
ikinci_kategori=str()
ucuncu_kategori=str()
sayac=-1
while 1:
if sayac <10:
birinci_kat=list1[0]
sayac=sayac+1
if sayac==birinci_kat:
if sayac==0:
birinci_kategori="boş katagori"
elif birinci_kat==1:
birinci_kategori="bilgisayar"
elif birinci_kat==2:
birinci_kategori="telefon"
elif birinci_kat==3:
birinci_kategori="günlük giyim"
elif birinci_kat==4:
birinci_kategori="sanat"
elif birinci_kat==5:
birinci_kategori="tablet"
elif birinci_kat==6:
birinci_kategori="teknoloji"
elif birinci_kat==7:
birinci_kategori="spor"
elif birinci_kat==8:
birinci_kategori="oyun"
else:
print("ayarlandı")
sayac=sayac+1
else:
print("bitti")
break
sayac=-1
while 1:
if sayac <10:
ikinci_kat=list1[1]
sayac=sayac+1
if sayac==ikinci_kat:
print(sayac)
if sayac==0:
ikinci_kategori="boş katagori"
elif ikinci_kat==1:
ikinci_kategori="bilgisayar"
elif ikinci_kat==2:
ikinci_kategori="telefon"
elif ikinci_kat==3:
ikinci_kategori="günlük giyim"
elif ikinci_kat==4:
ikinci_kategori="sanat"
elif ikinci_kat==5:
ikinci_kategori="tablet"
elif ikinci_kat==6:
ikinci_kategori="teknoloji"
elif ikinci_kat==7:
ikinci_kategori="spor"
elif ikinci_kat==8:
ikinci_kategori="oyun"
else:
print("ayarlandı")
sayac=sayac+1
else:
print("bitti")
break
sayac=-1
while 1:
if sayac <10:
ucuncu_kat=list1[2]
sayac=sayac+1
if sayac==ucuncu_kat:
if ucuncu_kat==0:
ucuncu_kategori="boş katagori"
elif ucuncu_kat==1:
ucuncu_kategori="bilgisayar"
elif ucuncu_kat==2:
ucuncu_kategori="telefon"
elif ucuncu_kat==3:
ucuncu_kategori="günlük giyim"
elif ucuncu_kat==4:
ucuncu_kategori="sanat"
elif ucuncu_kat==5:
ucuncu_kategori="tablet"
elif ucuncu_kat==6:
ucuncu_kategori="teknoloji"
elif ucuncu_kat==7:
ucuncu_kategori="spor"
elif ucuncu_kat==8:
ucuncu_kategori="oyun"
else:
print("ayarlandı")
sayac=sayac+1
else:
print("bitti")
break
a1=("Seçmiş olduğunuz kullanıcı profili %s yaş gurubu" % yasSec )
a2=("Bu yaş gurubu için bir daha ki alışveriş tahminleri şunlardır...")
a3=print("Alacağı 1. ürün kategorisi=%s"%birinci_kategori)
a4=print("Alacağı 2. ürün kategorisi=%s"%ikinci_kategori)
a5=print("Alacağı 3. ürün kategorisi=%s"%ucuncu_kategori)
ort_au=np.mean(data["au"])
a6= print("Ortalama alacağı tek seferde ürün sayısı:%f"%ort_au)
ort_at=np.mean(data["at"])
a7= print("Tek seferde yapacağı alışveriş turarı:%f"%ort_at)
ort_a_basina_harcama=np.sum(data["at"])/ np.sum(data["au"])
a8= print("Ortalama her ürüne: %f ₺ harcanır"%ort_a_basina_harcama)
ort_harcama_basina_a=np.sum(data["au"])/ np.sum(data["at"])
a9=print("her bir birim ürün alışverişinde ortalama: %f ₺ harcanır"%ort_harcama_basina_a)
toplamHarcama=np.sum(data["at"])
a10=print("toplam harcanan tutar: %f₺"%toplamHarcama)
toplamUrun=np.sum(data["au"])
a11=print("toplam alınan birim ürün: %f"%toplamUrun)
self.ui.textEdit_3.clear()
self.ui.textEdit_3.append("Seçmiş olduğunuz kullanıcı profili %s yaş gurubu" % yasSec )
self.ui.textEdit_3.append("Bu yaş gurubu için bir daha ki alışveriş tahminleri şunlardır..." )
self.ui.textEdit_3.append("Alacağı 1. ürün kategorisi=%s"%birinci_kategori )
self.ui.textEdit_3.append( "Alacağı 2. ürün kategorisi=%s"%ikinci_kategori)
self.ui.textEdit_3.append("Alacağı 3. ürün kategorisi=%s"%ucuncu_kategori )
self.ui.textEdit_3.append("Ortalama alacağı tek seferde ürün sayısı:%f"%ort_au )
self.ui.textEdit_3.append( "Tek seferde yapacağı alışveriş turarı:%f"%ort_at)
self.ui.textEdit_3.append( "Ortalama her ürüne: %f ₺ harcanır"%ort_a_basina_harcama)
self.ui.textEdit_3.append("her bir birim ürün alışverişinde ortalama: %f ₺ harcanır"%ort_harcama_basina_a )
self.ui.textEdit_3.append( "toplam harcanan tutar: %f₺"%toplamHarcama)
self.ui.textEdit_3.append("toplam alınan birim ürün: %f"%toplamUrun )
elif (secenek == 2):
self.ui.textEdit_3.clear()
data = pd.read_csv(Secilen_yas,sep=",")
df = data["yas"].fillna(0)
df = data["au"].fillna(0)
df = data["soa1"].fillna(0)
df = data["soa2"].fillna(0)
df = data["soa3"].fillna(0)
df = data["at"].fillna(0)
#son alınan ürünlerin birbiriyle alakası
x = data[["soa1"]]
y=data[["soa2"]]
z=data[["soa3"]]
reg= LinearRegression()
model = reg.fit(x,y)
model_alakasi=model.score(x,y)
self.ui.textEdit_3.append("Son alınan iki ürünün alakası=%s"%model_alakasi)
son_alinan_urun_alakasi=model.predict([[1]])
#ürün alakalırını bulabildim
if son_alinan_urun_alakasi > float(2):
self.ui.textEdit_3.append("Alınan ürünlerin alakası yok")
elif son_alinan_urun_alakasi < float(1.5):
self.ui.textEdit_3.append("Alınan ürünler yarı yarıya orantılı")
elif son_alinan_urun_alakasi > float(1.3):
self.ui.textEdit_3.append("Son alınan ürünler oldukça alakalı")
else:
self.ui.textEdit_3.append("Bir hata ile karşılaşıldı, yeniden dene!")
auort=np.mean(data["au"])
self.ui.textEdit_3.append("42 yaşındaki üyeler ortalama %f ürün alırlar" %auort)
#toplam alışveriş tutarı
atort=np.mean(data["at"])
self.ui.textEdit_3.append("Ortalama alışveriş turarları %f dir" %atort)
#her alışveriş başına harcadıkları ortalama tutar
averisBasinaTurar=atort / auort
self.ui.textEdit_3.append("Her ortalama alışverişte %d ₺ harcarlar" % averisBasinaTurar)
#beta değerleri bulma
x = data[["soa1"]]
y=data[["soa2"]]
lm = LinearRegression()
model = lm.fit(x, y)
b0=model.intercept_
b1=model.coef_
self.ui.textEdit_3.append("Denklemimiz ' y = ß0 +ß1X+e dir ' ")
self.ui.textEdit_3.append("ß0 = %s"% b0)
self.ui.textEdit_3.append("ß1= %s" % b1)
#hata oranları
model.predict(x)
a=mean_squared_error(x,model.predict(x))
self.ui.textEdit_3.append("Alınabilecek ortalama hata oranı %s" %a)
a2=np.sqrt(a)
self.ui.textEdit_3.append("Alınabilecek net hata oranı %s" % a2)
#sinama yapıma
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=99)
x_train.head()
x_test.head()
lm= LinearRegression()
self.ui.textEdit_3.append("Deneme hataları oranları...")
#Hata alma 1. yontem
#eğitim hataları
model = lm.fit(x_train,y_train)
egitim_hata=np.sqrt(mean_squared_error(y_train,model.predict(x_train)))
self.ui.textEdit_3.append("Eğitim hatası: %s"%egitim_hata)
#test hataları
test_hatasi=np.sqrt(mean_squared_error(y_test,model.predict(x_test)))
self.ui.textEdit_3.append("Test hataları %s"%test_hatasi)
#k katlı cv yöntemi mse
self.ui.textEdit_3.append("K katlı cv yöntemi ile hata bulumu")
from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(model, x_train,y_train,cv=10 ,scoring="neg_mean_squared_error")
mse_cv=np.mean(-(cross_val_score(model, x_train,y_train,cv=10 ,scoring="neg_mean_squared_error")))
self.ui.textEdit_3.append("Test için cv için mse hatası=%s"%mse_cv)
rmse_cv=np.sqrt(np.mean(-(cross_val_score(model, x_train,y_train,cv=10 ,scoring="neg_mean_squared_error"))))
self.ui.textEdit_3.append("Test için cv için rmse hatası=%s"%rmse_cv)
karsilastir_cv=np.sqrt(np.mean(-(cross_val_score(model, x,y,cv=10 ,scoring="neg_mean_squared_error"))))
self.ui.textEdit_3.append("Test değeri olmadan hata bulumu=%s"%karsilastir_cv)
elif (secenek == 3):
print("boş sayfalar oluşturuluyor")
yas_sayaci=14
while 1:
if yas_sayaci <61:
dAdı=("yas_no%s.csv" % yas_sayaci)
data = pd.read_csv(ana_dosya_isimi,sep=";")
with open(dAdı, 'a', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(["yas", "au", "soa1", "soa2", "soa3", "at"])
yas_sayaci=yas_sayaci+1
print("%s oluşturuldu" % yas_sayaci)
else:
break
elif (secenek ==4):
data = pd.read_csv(ana_dosya_isimi,sep=";")
sayac=0
sayac1=1
yas_sayaci=1
df=pd.DataFrame(data)
a=df[0:1]
df=pd.DataFrame(data)
while 1:
print("başla")
data = pd.read_csv(ana_dosya_isimi,sep=";")
belirleyici=int(a["yas"])
if (sayac1 == 1596):
break
elif (yas_sayaci > 63):
yas_sayaci=0
elif ( belirleyici == yas_sayaci):
dAdı=("yas_no%s.csv" % yas_sayaci)
with open(dAdı, 'a', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
a=df[sayac:sayac1]
yas=int(a["yas"])
au=int(a["au"])
soa1=int(a["soa1"])
soa2=int(a["soa2"])
soa3=int(a["soa3"])
at=int(a["at"])
writer.writerow([yas, au, soa1, soa2, soa3, at])
print("%s yaşında ki kişiler giriliyor" % yas_sayaci)
sayac=sayac+1
sayac1=sayac1+1
yas_sayaci=yas_sayaci+1
a=df[sayac:sayac1]
print("bitti")
elif (secenek ==5):
self.ui.textEdit_3.clear()
self.ui.textEdit_3.append("Yaş dosyan için")
df = pd.read_csv(Secilen_yas,sep=",")
df = df.dropna()
dms = pd.get_dummies(df[['soa1', 'soa2', 'soa3']])
def compML(df, y, alg):
#train-test ayrimi
y = df[y]
X_ = df.drop(['au', 'soa1', 'soa2', 'soa3'], axis=1).astype('float64')
X = pd.concat([X_, dms[['soa1', 'soa2', 'soa3']]], axis=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=42)
#modelleme
model = alg().fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
model_ismi = alg.__name__
a=(model_ismi, "Modeli Test Hatası:",RMSE)
b=str(a)
self.ui.textEdit_3.append(b)
compML(df, "au", SVR)
models = [LGBMRegressor,
XGBRegressor,
GradientBoostingRegressor,
RandomForestRegressor,
DecisionTreeRegressor,
MLPRegressor,
KNeighborsRegressor,
SVR]
for i in models:
compML(df, "au", i)
elif(secenek==6):
self.ui.textEdit_3.clear()
self.ui.textEdit_3.append("Ana dosyan için")
df = pd.read_csv(ana_dosya_isimi,sep=";")
df = df.dropna()
dms = pd.get_dummies(df[['soa1', 'soa2', 'soa3']])
def compML(df, y, alg):
#train-test ayrimi
y = df[y]
X_ = df.drop(['au', 'soa1', 'soa2', 'soa3'], axis=1).astype('float64')
X = pd.concat([X_, dms[['soa1', 'soa2', 'soa3']]], axis=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=42)
#modelleme
model = alg().fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
model_ismi = alg.__name__
a=(model_ismi, "Modeli Test Hatası:",RMSE)
b=str(a)
self.ui.textEdit_3.append(b)
compML(df, "au", SVR)
models = [LGBMRegressor,
XGBRegressor,
GradientBoostingRegressor,
RandomForestRegressor,
DecisionTreeRegressor,
MLPRegressor,
KNeighborsRegressor,
SVR]
for i in models:
compML(df, "au", i)
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.setWindowTitle("Translate program")
window.show()
sys.exit(app.exec_())
"""
başlayalım
"""
while True:
anaMenu()
secim= 1
if secim == 1:
ceviriProgramim()
else:
print("Bir hata oluştu")
İNDİR
