Supervised Machine Learning
-
Supervised machine learning nedir?
Hem özelliklere (X matrisi) hem de etiket sütununa (Y vektörü) sahip olduğumuz durumdur.
Linear Regression
-
Regresyon nedir? Hangi modeller regresyon problemlerini çözmek için kullanılır?
Regresyon Supervised ML’in bir bölümüdür. Regresyon modelleri, bağımsız (hedef) ve bağımlı (predictor) değişken arasındaki ilişkiyi inceler. Bazı yaygın regresyon modelleri:
-Linear Regression, target ve predictor arasındaki lineer bir ilişki kurar. Sayısal bir değer tahmin eder ve düz çizgi şekline sahiptir.
-Polynomial Regression, bağımsız değişkenin üssü 1’den büyük olan bir regresyon denklemine sahiptir. Veri noktalarına uyan bir eğridir.
-Ridge Regression, predictors yüksek korelasyona (multicollinearity problem) sahipken yardımcı olur. Regresyon katsayılarının karelerini cezalandırır fakat katsayıların sıfıra ulaşmasına izin vermez. (L2 regularization kullanır.)
-Lasso Regression, regresyon katsayılarının mutlak değerlerini cezalandırır ve bazı katsayıların mutlak sıfıra ulaşmasına izin verir. (Böylece feature seçimine izin verir.)
-
Linear regression nedir? Ne zaman kullanırız?
Linear regression, giriş değişkenleri (X) ile tekli hedef değişkeni (y) arasında lineer ilişki olduğunu varsayan bir modeldir. Basit bir denklem ile: \