Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
Doğrusal Regresyon Nedir?
Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir statistikal yöntemdir. Temel amacı, bağımlı değişkenin tahmin edilebilmesini sağlamaktır.Nasıl Çalışır?
Doğrusal regresyon, belirli bir formüle dayanarak çalışır:Y = a + bX
Burada:- Y: Tahmin edilmek istenen bağımlı değişken
- X: Bağımsız değişken
- a: Y kesişim noktası (intercept)
- b: Eğim katsayısı (slope)
Model, verilerden a ve b parametrelerini bulmak için istatistiksel yöntemler kullanır. Genellikle bu parametreler, en küçük kareler yöntemi ile hesaplanır.
Kullanım Alanları
Doğrusal regresyon, çeşitli alanlarda kullanılır:- Ekonomi
- Pazarlama
- Mühendislik
- Sağlık bilimleri
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Trend analizi nasıl yapılır?
- Staj yapmak veri bilimi kariyerinde önemli mi?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Nöron ağları ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?