• Buradasın

    Lineer regresyon görselleştirme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1.
    2. Veri Görselleştirme: Seaborn kütüphanesinin 
      pairplot
      ve 
      heatmap
      fonksiyonları, veriler arasındaki korelasyonu görselleştirmek için kullanılır 1.
    3. Model Oluşturma ve Eğitim: Sklearn kütüphanesinin 
      LinearRegression
      metodu ile model oluşturulur ve 
      fit
      fonksiyonu ile veriler modele eğitilir 14.
    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 14.
    5. Metric Değerleri: 
      mean_absolute_error
      ve 
      mean_squared_error
      gibi istatistiksel metrikler kullanılarak modelin performansı değerlendirilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. veritabaniegitimleri.com
        1
      2. avys.omu.edu.tr
        2
      3. spss-yardimi.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. geeksforgeeks.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lineer regresyon nedir?

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

    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 regrasyonda hangi değişken bağımlı?

    Lineer regresyonda bağımlı değişken, Y ile gösterilir ve regresyon modelinin tahmin etmeye çalıştığı değişkendir.
    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

    Excelde regresyon nasıl yapılır?

    Excel'de regresyon analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verileri Düzenleme: Bağımlı ve bağımsız değişkenleri ayrı sütunlara yerleştirerek verileri bir tablo halinde düzenleyin. 2. Veri Çözümleme Araçlarını Etkinleştirme: Excel'in üst menüsünde "Dosya" > "Seçenekler" > "Eklentiler" yolunu izleyerek "Excel Eklentileri" bölümünden "Veri Çözümleme" seçeneğini aktif hale getirin. 3. Regresyon Analizini Gerçekleştirme: "Veri" sekmesinde "Veri Çözümleme" seçeneğine tıklayın ve açılan listeden "Regresyon"u seçin. 4. Giriş Aralıklarını Belirleme: "Y Girişi" alanına bağımlı değişkeni, "X Girişi" alanına ise bağımsız değişkenleri girin. 5. Çıktı Konumunu Belirleme: Sonuçları yeni bir çalışma sayfasına veya mevcut bir sayfaya yerleştirmek için "Çıktı Aralığı" alanını seçin. 6. Sonuçları Yorumlama: Excel, analiz sonuçlarını R-kare değeri, katsayılar ve ANOVA tablosu gibi istatistiksel özetler eşliğinde verecektir. Regresyon analizi ile ilgili daha detaylı bilgi ve ileri düzey teknikler için Excel'in resmi kaynaklarına ve uzmanlara başvurulması önerilir.
    5 kaynak

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki fark nedir?

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tahmin Edilen Sonuç Türü: - Doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. - Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılır. 2. Çıktı Değerleri: - Doğrusal regresyon çıktıları, veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. - Lojistik regresyon çıktıları, 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır. 3. Model Formu: - Doğrusal regresyon modelleri, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir denkleme dayalıdır. - Lojistik regresyon modelleri, lojistik fonksiyona dayalıdır ve bu fonksiyon, tahmin edilen olasılığı sigmoid eğri olarak bilinen bir değere eşler.
    5 kaynak

    Lineer regresyon formülü nedir?

    Lineer regresyon formülü, bağımlı değişkenin (y) bağımsız değişken (x) ile ilişkisini doğrusal bir denklemle ifade eder: y = mx + c. Burada: - y: Bağımlı değişken; - x: Bağımsız değişken; - m: Eğim; - c: Kesme noktası (x = 0 iken y eksenini kestiği nokta).
    5 kaynak