Member-only story
Simple Linear Regression: Python
Bu yazımda sizlerle birlikte SciKit kütüphanesini kullanarak Basit Linear Regresyonu inceleyeceğiz.
Regresyon: Belirli bağımsız değişkenleri kullanarak bağımlı değişkenin modellenmesi ve tahmin edilmesidir.
Basit Linear Regresyonda amacımız y’yi (bağımlı değişken) x (tek bir bağımsız değişken) üzerinden açıklamaktır.
Yukarıdaki fonksiyonda ε hata terimidir ve y bağımlı değişkenini etkileyen x dışındaki faktörleri içerir.
B0 paramteresi intercept olarak isimlendirilir ve doğrunun orijine olan uzaklığını temsil eder. B1 parametresi ise coef yani x’in katsayısıdır.
Yandaki grafiği incelediğimizde noktaların doğruya olan uzaklıkları hata terimidir ve doğruyu oluştururken amacımız hata kareler toplamını minimuma indirgeyecek doğruyu bulmaktır. Buna en küçük kareler (ordinary least squares) yöntemi denir.
Artık modelimizi oluşturmaya başlayabiliriz. Bu örneği Advertising veri setini kullanarak yapacağız. Hadi başlayalım…
