Azure Machine Learning Studio ile Doğrusal Regresyon Uygulaması Geliştirme #02
Microsoft Azure Machine Learning Studio ile Makine Öğrenmesine Giriş serisinden herkese selamlar. Bu bölümde, basit bir doğrusal regresyon uygulaması geliştireceğiz. Eğer serinin ilk yazısını okumadıysanız, aşağıdaki bağlantıdan ulaşabilirsiniz.
Azure Machine Learning Studio ile Makine Öğrenmesine Giriş #01
Doğrusal Regresyon Nedir?
Uygulamamızı geliştirmeye başlamadan önce, ilk olarak kullanacağımız yöntemi tanımlayalım. Doğrusal Regresyon, en basit anlamda iki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan bir istatiksel yöntemdir. Bir başka deyişle, doğrusal regresyon, modellerde kullanılan bağımlı veya bağımsız değişkenlerin birbirlerini ne ölçüde etkilediğini inceler. Örnek olarak; bir çalışanın, tecrübesi ile o çalışanın maaşı arasında bir ilişki kurmak istediğimizde, çalışanın tecrübesini, bağımsız değişken ve çalışanın maaşını, bağımlı değişken olarak tanımlayabiliriz. Bu durumda doğrusal regresyon, bağımsız değişkenin değerlerini baz alarak, bağımlı değişkenin alabileceği değerleri tahmin eder. Yani, çalışanın tecrübesi ile maaşı arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak açıklar. Daha akılda kalıcı olması için aşağıdaki grafikle durumu özetleyebiliriz. (Resim-1)
Paket Oluşturma
Bildiğiniz üzere Azure Machine Learning Studio’da çalışma paketlerini Experiments (deneyler) başlığı altında oluşturuyoruz. Yeni bir paket oluşturmak için, ilk olarak ekranın en altında yer alan bölümdeki New butonuna tıklıyoruz. Açılan ekranda Experiments sekmesine geliyoruz. Burada Microsoft’un bize sunmuş olduğu birçok taslak paket bulunmaktadır. İleri ki bölümlerde bu hazır taslakları da inceleyeceğiz ancak bu bölümde doğrusal regresyon çalışmasına odaklanacağımız için, paket içeriğini de sıfırdan oluşturacağız. Bu yüzden Empty seçeneğini seçerek çalışma ortamımızı oluşturuyoruz. (Resim-2)
Yazının devamına aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.
