• Buradasın

    Lineer regresyon nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Doğrusal regresyon, istatistik ve makine öğreniminde kullanılan, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen bir algoritmadır 12.
    Amaçları:
    • Tahmine dayalı modelleme: Bağımsız değişkenlerin değerlerine bakarak bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek 13.
    • Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek: Bağımlı değişkenin varyasyonunu, bağımsız değişkenlerin varyasyonuna göre belirlemek 2.
    Türleri:
    • Basit doğrusal regresyon: Sadece bir bağımsız değişken olduğunda kullanılır 23.
    • Çoklu doğrusal regresyon: Birden fazla bağımsız değişken olduğunda kullanılır 23.
    Doğrusal regresyon, denetimli öğrenme yöntemi olarak, etiketlenmiş veri kümeleri üzerinde algoritmaların eğitilmesiyle uygulanır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ultralytics.com
        1
      2. en.wikipedia.org
        2
      3. spss-yardimi.com
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, bağımsız değişkenlerin sayısıdır. - Lineer regresyon, sadece bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. - Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz eder.
    5 kaynak

    Lineer ve lineer olmayan nedir?

    Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Matematik ve Denklemler: - Lineer: Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu denklemleri ifade eder. - Lineer Olmayan (Nonlineer): Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olmadığı denklemleri ifade eder. 2. Veri Yapıları: - Lineer (Doğrusal): Veri öğelerinin birbiri ardına sıralı olarak düzenlendiği veri yapılarını ifade eder. - Lineer Olmayan: Veri öğelerinin sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlendiği veri yapılarını ifade eder.
    5 kaynak

    Lineer regresyon denklemi nedir?

    Lineer regresyon denklemi, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ifade eden matematiksel bir denklemdir. Basit doğrusal regresyon denklemi şu şekilde ifade edilir: y = b0 + b1 x: - y, bağımlı değişkeni temsil eder; - x, bağımsız değişkeni temsil eder; - b0, sabit terimi, yani doğrusal denklemin y ekseni ile kesişim noktasını ifade eder; - b1, doğrunun eğimini, yani bağımsız değişkenin bağımlı değişkene olan ağırlığını temsil eder.
    5 kaynak

    Regresyon nedir?

    Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir. Temel amacı, mevcut verilerden yola çıkarak bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya açıklamaktır. Bazı regresyon türleri: - Doğrusal Regresyon: En yaygın tür olup, değişkenler arasındaki ilişki bir düz çizgiyle temsil edilir. - Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. - Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin etkisinin analiz edildiği bir modeldir. Kullanım alanları: finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörü kapsar.
    5 kaynak

    Regresyon analizi neden yapılır?

    Regresyon analizi çeşitli nedenlerle yapılır: 1. Değişkenler Arasındaki İlişkileri Anlamak: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyerek, bu değişkenlerin nasıl etkileşime girdiğini anlamak için kullanılır. 2. Tahminlerde Bulunmak: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır, özellikle finans ve pazarlama gibi alanlarda önemlidir. 3. Hipotezleri Test Etmek: Değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılır. 4. Kararları Optimize Etmek: İşletmelerin ve araştırmacıların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için verileri analiz eder ve en uygun matematiksel modeli bulur.
    5 kaynak

    Lineer regresyon görselleştirme nasıl yapılır?

    Lineer regresyon görselleştirme için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Seti Yükleme ve İnceleme: Pandas kütüphanesi kullanılarak veri seti yüklenir ve `info()` ve `describe()` fonksiyonları ile genel bir inceleme yapılır. 2. Veri Görselleştirme: Seaborn kütüphanesinin `pairplot` ve `heatmap` fonksiyonları, veriler arasındaki korelasyonu görselleştirmek için kullanılır. 3. Model Oluşturma ve Eğitim: Sklearn kütüphanesinin `LinearRegression` metodu ile model oluşturulur ve `fit` fonksiyonu ile veriler modele eğitilir. 4. Tahmin ve Görselleştirme: `predict` fonksiyonu ile yeni veriler için tahminler yapılır ve bu tahminler, orijinal veri seti ile birlikte doğrusal fit edilmiş çizgi olarak görselleştirilir. 5. Metric Değerleri: `mean_absolute_error` ve `mean_squared_error` gibi istatistiksel metrikler kullanılarak modelin performansı değerlendirilir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi nedir?

    Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Amaçları: - Tahmin: Gelecekteki olayları veya sonuçları öngörmek. - Korelasyon analizi: Değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirmek. - Neden-sonuç ilişkilerini belirleme: Hangi değişkenlerin belirli sonuçlar üzerinde etkili olduğunu ortaya koymak. - Optimizasyon: En iyi kararları almak için verileri kullanmak. Türleri: - Doğrusal regresyon: En temel tür olup, değişkenler arasındaki ilişkiyi bir doğru ile ifade eder. - Lojistik regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. - Polinomsal regresyon: Doğrusal olmayan ilişkileri analiz etmek için idealdir. Kullanım alanları: Finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörde yaygın olarak uygulanır.
    5 kaynak