Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan veri madenciliği ve makine öğrenmesi konularında regresyon analizi üzerine bir eğitim dersidir. Eğitimci, endüstri mühendisliği dersinin bir bölümü olarak bu konuyu öğrencilere anlatmaktadır.
- Video, regresyon analizinin temel kavramlarını, regresyonun sınıflandırma ile arasındaki farkları ve regresyon modelinin nasıl çalıştığını açıklamaktadır. İlk bölümde regresyon analizinin ne olduğu, gözetimli öğrenme alt dalı olduğu ve hedef değişkenin sürekli verilerden oluşması durumunda regresyon modelinin kullanılması gerektiği anlatılırken, ikinci bölümde lojistik regresyon ve basit lineer regresyon arasındaki farklar, en küçük kareler yöntemi ve minimizasyon kavramları ele alınmaktadır.
- Videoda teorik bilgilerin yanı sıra Python programlama dilinde uygulamalı gösterimler de bulunmaktadır. Özellikle reklam giderleri ve satışlar arasındaki ilişki üzerinden bir veri seti kullanılarak basit lineer regresyon modeli oluşturulmakta ve sonuçlar görselleştirilmektedir. Video sonunda öğrencilerin Google Classroom üzerinden ödevlerini yüklemesi gerektiği belirtilmektedir.
- Regresyon Analizi ve Konu Özeti
- Derste regresyon analizi ve bir uygulaması yapılacak.
- Önceki haftalarda kütüphaneler ve veri madenciliğindeki temel kavramlar öğrenildi, bu derste regresyon modelleri ve Python'da nasıl kurulacağı ele alınacak.
- Regresyon analizi, veri madenciliği ve makine öğrenmesi konularını yeni öğrenen kişilerin genellikle başlangıç seviyesinde öğrendiği temel bir algoritmadır.
- 01:05Veri Madenciliğindeki Aşamalar
- Veri madenciliğindeki aşamalar: önce veri ön işleme yapılır, sonra veriler bağımlı (y) ve bağımsız (x) değişken olarak ikiye ayrılır.
- Modelin performansını hesaplamak için veri seti eğitim ve test seti olarak ikiye ayrılır.
- Eğitim aşamasında modelin parametrelerinin veya ağırlıklarının ortaya çıkartılması sağlanır, test aşamasında ise öğrenmenin ne kadar iyi geliştiğine bakılır.
- 03:01Regresyon ve Sınıflandırma Arasındaki Farklar
- Regresyon analizi, gözetimli öğrenmenin altında ve sınıflandırmayla birlikte ayrı bir daldır.
- Regresyon ve sınıflandırmanın temel farkı, hedef verilerin (bağımlı değişkenlerin) sürekli mi yoksa kesikli mi (sınıflar) olduğudır.
- Sınıflandırma, kesikli değerlerle ve sınırlı sayıda değerle ilgilenirken, regresyon sürekli verilerle çalışır.
- 06:24Regresyon Analizinin Temel Kavramları
- Regresyon, verilerden veya değişkenlerden yola çıkarak aradaki ilişkileri fonksiyonel bir şekilde elde etmeye çalışır.
- Regresyonda x1, x2, x3 gibi bağımsız değişkenlerden oluşan özellik seti ve y gibi bağımlı değişken modellemeye çalışılır.
- Regresyon analizinde, verilerin lineer bir çizgiye ne kadar uyduğu incelenir ve bu çizgi gelecekteki veriler için tahmin yapmak için kullanılır.
- 09:55Regresyon Modelleri
- Regresyon modellerinde, hedef değişkeni (y) etkileyen faktörler (x) karar verilirken göz önünde bulundurulur ve pozitif yönlü ilişkiler tespit edilebilir.
- Lojistik regresyon, hedef değerlerine göre sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan bir regresyon modelidir.
- Regresyon modellerinde, x değişkeninin y hedef değişkenini doğrudan etkilediği varsayılmaktadır.
- 11:06Basit Lineer Regresyon
- Basit lineer regresyon, tek bağımsız değişken ve beta-1 değerlerinin belirlenmesiyle kurulan bir regresyon modelidir.
- Regresyon modelinde tahminler yapılarak hata katsayıları bulunur ve en küçük kareler metodu kullanılarak minimizasyon yapılır.
- En küçük kareler metodunda, hataların kareleri alınır ve e-karelerin toplamının türevinin sıfır olması durumunda minimum noktalar bulunur.
- 13:17Regresyon Uygulaması
- Regresyon analizinde önce gerekli paketler (örneğin numpy) çağrılır ve veri seti tanımlanır.
- Veri setinin dağılımı için grafik çizilir ve noktaların dağılımı incelenir.
- Model kurulurken beta sıfırsız bir model (y = βx) oluşturulabilir ve modelin parametreleri (kesme terimi ve katsayı) bulunur.
- 16:51Model Değerlendirme
- Modelin başarı derecesini gösteren determinasyon katsayısı (R²) hesaplanır.
- Gerçek değerler ve tahmin değerleri karşılaştırılarak grafiksel olarak gösterilir.
- Google Classroom üzerinden daha kapsamlı çalışmalar paylaşılacaktır.