Anasayfa / Uygulamalar / R (Sayfa 5)

R

Et ullamcorper sollicitudin elit odio consequat mauris, wisi velit tortor semper vel feugiat dui, ultricies lacus. Congue mattis luctus, quam orci mi semper

R ile Veri Görselleştirme

Her verinin bir hikayesi vardır. Bu hikayeyi en doğru şekilde aktarabilmek için veri işleme süreçlerimizin iyi bir şekilde birbirini takip etmesi gerekir. Hadley Wickham’ın R for Data Science kitabındaki veri işleme süreci şeması hikayeyi nasıl anlatacağımızı güzel bir şekilde özetlemiş. …

Daha Fazlası >>

Hiyerarşik Kümeleme ve R ile Dendogram Çizmek

Bir önceki yazımızda hiyerarşik kümelemeden bahsetmiştik. Noktaları ve kümeleri birleştire birleştire tek büyük bir kümeye ulaşmıştık ve bu küme ne işimize yarayacak demiştik. Cevabı dendogramda saklı. Aslında hiyerarşik kümelemede belirlenen adımlar uygulanırken her hareket kaydediliyor ve dendogram oluşturuluyor. Bu yazımızda …

Daha Fazlası >>

Karar Ağaçlarında Random Forest Tekniği ile Sınıflandırma: Örnek R Uygulaması

Python ile yaptığımız Random Forest örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') Veri Seti Görünüm Veriyi Anlamak Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten oluşuyor. …

Daha Fazlası >>

Karar Ağacı ile Sınıflandırma (Classification with Decision Tree): R ile Örnek Uygulama

Python ile yaptığımız Karar Ağacı örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz.  setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') Veri Seti Görünüm Veriyi Anlamak Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten …

Daha Fazlası >>

Naive Bayes Yöntemiyle Sınıflandırma (Classification with Naive Bayes): R ile Uygulama

Python ile yaptığımız Naive Bayes örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') Veri Seti Görünüm Veriyi Anlamak Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten oluşuyor. …

Daha Fazlası >>

Kernel Support Vector Machine (SVM) ile Sınıflandırma: R ile Örnek Uygulama

Python ile yaptığımız Kernel SVM örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8')   Veri Seti Görünüm Veriyi Anlamak Yukarıda gördüğümüz veri seti beş nitelikten …

Daha Fazlası >>

K En Yakın Komşu (K-Nearest Nighbor) Sınıflandırma: R ile Örnek Uygulama

Sınıflandırma notları serimize devam ediyoruz. Sınıflandırma ve k en yakın komşu teorisinden daha önce bahsetmiştik. Özet olarak tekrar bir üzerinden geçelim. Sınıflandırmada bildiğimiz gibi eğittiğimiz bir model kullanarak hedef niteliğini bilmediğimiz ancak elimizde özellikleri olan bir nesnenin hangi sınıfa dahil …

Daha Fazlası >>

Support Vector Machine (SVM)ile Sınıflandırma: R Örnek Uygulaması

Bu yazıda Sınıflandırma Python ile yaptığımız uygulamanın aynısını R ile yapacağız. Öncelikle çalışma dizinin ayarlayalım: setwd('Calisma_dizini') Veri setini yükleyelim. Veri setini buradan indirebilirsiniz. dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') Türkçe karakterlerin düzgün okunması için encoding parametresini kullandık. Lazım olan sütunları …

Daha Fazlası >>

Random Forest Regresyon: R Örnek Uygulaması

Merhaba. Bu yazımızda serinin 14’üncü yazısında Python ile yaptığımız Random Forest Regresyon uygulamasını R ile yapacağız. Çalışma diznini ayarlayıp veri setini indirelim. Veriyi buradan indirebilirsiniz: setwd('Sizin_Calisma_Dizniniz') dataset = read.csv('PozisyonSeviyeMaas.csv') Burada randomForest paketini kullanacağız. Yüklü değil ise indirip yükleyelim: install.packages('randomForest') library(randomForest) Veri …

Daha Fazlası >>