Machine Learning — Prediction Algorithms — Linear Regression — Part 2
Linear regression ( Doğrusal regresyon ), temel ve yaygın olarak kullanılan bir tahmin analizidir. Sayısal girdi ve çıktı değerleri ( Kategorik verilerde kullanılamaz ) arasında ilişki kurmayı sağlar yani kısaca amacımız yukarıdaki grafikte gördüğünüz karmaşık biçimde bulunan gerçek değerlerleri tek bir doğru şeklinde göstermektir.
Bir bağımlı ve bir bağımsız değişken ile regresyon denkleminin en basit şekli, y = ax + b formülü ile tanımlanır, burada
y = bağımlı değişken, a = katsayı, x = bağımsız değişken, c = sabittir.
Hata miktarı gerçek değerdeki bir nokta ile doğru arasındaki mesafedir.
Not : Yapıcağımız örnekteki veri dosyasını buraya tıklayarak indirebilirsiniz.
Örnek yapacağımız uygulamada yapacağımız aylara göre satış miktarını içeren bir dosyayı okumak ve sistemi belli bir miktarda eğitip diğer ayların satış miktarını Linear regression yardımıyla tahmin ettirmektir.
Sonuç
Hepsi bu kadar. Bu yazıda, Tahmin algoritmalarından Linear regression ( Doğrusal regresyon ) algoritmasını öğrendiniz.
Okuduğunuz için teşekkürler
