Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
SVR içerik listesi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, SVR (Destek Vektör Regresyonu) hakkında genel bilgi verilebilir.
SVR (Destek Vektör Regresyonu), sınıflandırma için kullanılan SVM (Support Vector Machine) algoritmasının regresyon problemlerine uyarlanmış halidir 35. Amaç, giriş özellikleri ile hedef değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri modellemektir 5.
SVR'nin bazı temel unsurları:
- Kernel Fonksiyonu: Doğrusal veya doğrusal olmayan ilişkiler için uygun kernel fonksiyonu seçilir (örneğin, "linear" veya "rbf") 13.
- Hiperyapısal Parametreler: Epsilon (ε) ve regülasyon parametresi (C) gibi hiperyapısal parametreler, model karmaşıklığını, uyum doğruluğunu ve marjin genişliğini dengelemek için ayarlanır 5.
- Veri Ön İşleme: Eksik değerlerin işlenmesi, özellik ölçeklendirme ve gerekirse özellik seçimi yapılır 5.
- Model Eğitimi: SVR modeli, fit() yöntemi kullanılarak eğitim verilerine uyarlanır 5.
- Model Değerlendirmesi: Tahmin edilen değerler, test veri seti için predict() yöntemi ile elde edilir ve performans, MAE, MSE veya R-squared gibi regresyon metrikleriyle değerlendirilir 5.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: