• Buradasın

    Makine öğrenmesinde lineer regresyon nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğreniminde lineer regresyon, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen en temel denetimli makine öğrenimi algoritmalarından biridir 23.
    Bu algoritmanın amacı, bir veya birden fazla bağımsız değişken (giriş) ile bağımlı değişken (çıktı) arasında doğrusal bir ilişki kurarak sürekli sayısal bir çıktı üretmektir 2.
    Kullanım alanları:
    • Ekonomi ve finans (ev fiyatı tahmini, stok fiyatı öngörüsü) 23.
    • Sağlık (hasta verilerine dayalı tahminler) 2.
    • Pazarlama (satış tahmini, müşteri harcaması öngörüsü) 2.
    Avantajları:
    • Basitlik ve hız 23.
    • Doğrusal ilişkilerin olduğu durumlarda iyi performans gösterir 2.
    Dezavantajları:
    • Doğrusal varsayım, non-lineer ilişkilerde başarısız olabilir 2.
    • Yüksek boyutlu veri setlerinde performans düşebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kodkampusu.com
        1
      2. songurmehmet.com
        2
      3. ckk.com.tr
        3
      4. veritabaniegitimleri.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Çok değişkenli regresyon analizi nedir?

    Çok değişkenli regresyon analizi, istatistiksel analizde birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceleyen bir yöntemdir. Bu analiz, değişkenler arasındaki ilişkilerin anlaşılması, tahminler yapılması ve veri analizinde daha kapsamlı sonuçlar elde edilmesi için kullanılır. Örnekler: - Pazarlama: Ürün satışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi. - Ekonomi: Gelir düzeyini belirleyen faktörlerin incelenmesi. - Sağlık bilimleri: Bir hastalığın gelişimi üzerinde etkili olan faktörlerin araştırılması.
    5 kaynak

    Regresyon testi nedir?

    Regresyon testi, yazılımda yapılan değişikliklerin mevcut işlevleri olumsuz etkilemediğinden emin olmak için uygulanan bir test türüdür. Bu test, aşağıdaki durumlarda gerçekleştirilir: yeni bir fonksiyon eklendiğinde; daha önce yaşanan hataların düzeltilmesinden sonra; uygulamanın çalıştığı ortam değiştirildiğinde. Regresyon testinin amacı: uygulamanın kritik alanlarının hala beklendiği gibi çalıştığını kontrol etmek; daha önce çıkan hataların düzeldiğinin kontrolünü sağlamak; yazılım ekibinin ürüne olan güvenini artırmak.
    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

    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 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

    Lineer ve lineer olmayan nedir?

    Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Veri Yapıları: - Lineer veri yapıları: Veri öğeleri birbiri ardına sıralı olarak düzenlenir ve tek seferde geçilebilir. - Lineer olmayan veri yapıları: Veri öğeleri sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlenir ve birden fazla çalıştırma gerektirir. 2. Matematik ve Mühendislik: - Lineer analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu analiz türüdür. - Lineer olmayan analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı, malzeme ve geometriye bağlı değişkenlerin dikkate alındığı analiz türüdür.
    5 kaynak

    Regresyon ve sınıflama nedir?

    Regresyon ve sınıflama, makine öğreniminde denetimli öğrenme yöntemlerinin altında yer alan problem türleridir. Regresyon, sürekli bir hedef değişkenine sahiptir ve değişkenler arasındaki matematiksel bir ilişkiyi ifade eder. Sınıflama ise kategorik bir hedef değişkenine sahiptir.
    5 kaynak