Güncel İçerikler

Çoklu Regresyon (Multiple Regression): Python ile Uygulama-2

Python ile çoklu lineer regresyon yazımıza devam ediyoruz. Geçen yazıda veri setini eğitim ve test olmak üzere ayırmıştık. Bu yazımızda makinemizi oluşturup eğiteceğiz. Yine scikit-learn linear_model kütüphanesinden LinearRegression sınıfını kullanacağız. Çoklu Lineer Modeli Eğitmek from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = …

Daha Fazlası >>

Regresyon Modeli Kurmak

Lineer regresyonun bazı varsayımları var: Doğrusallık (linearity) Eşvaryanslık (homoscedasticity) Çok değişkenli normallik (multivariate normality) Hataların bağımsızlığı (independence of errors) Çoklu bağlantı yokluğu (multicollinearity) Bir lineer model kurmadan önce yukarıdaki varsayımların karşılandığını kontrol etmek gerekir. Regresyon Modeli Kurmak Lineer modelde iki …

Daha Fazlası >>

Basit Regresyon: R ile Uygulama

Lineer Regresyon serimize devam ediyoruz. Bu yazı bir öncekinin aynısı olacak ancak uygulamayı Python yerine R ile yapacağız. Çalışma dizninizi ayarlamayı unutmayın. Veri setine buradan ulaşabilirsiniz. R ile Veri Setini Yükleme  dataset = read.csv('Kidem_ve_Maas_VeriSeti.csv') Bağımsız değişkenimiz Kidem, bağımlı değişkenimiz Maas yukarıdaki tabloda …

Daha Fazlası >>

Veri Ön İşleme-3: Veri Setinden Eğitim ve Test Parçalarını Ayırmak (Python & R)

Veri ön işleme yazı dizimize devam ediyoruz. Bu yazıda ilk yazımızda kullanmaya başladığımız veri seti üzerinden uygulamalı olarak veri setimizi ne şekilde eğitim ve test verisi olarak parçalayıp yeni değişkenlere atayacağız onu göreceğiz. Böyle bir şeyi niçin yapıyoruz biraz bahsedelim:makine …

Daha Fazlası >>

Veri Ön İşleme-2: Kategorik Nitelikleri Dönüştürmek, Gölge Değişkenler Oluşturmak (Python & R)

Makine rakamları sever. Aşağıdaki veri setinde toplam dört nitelik ve 10 kayıt bulunmaktadır. Niteliklerden Age ve Salary nümerik; Country ve Purchased kategoriktir. Bu yazımızda kategorik nitelikleri nasıl nümerik hale getireceğimizi uygulamalı olarak göreceğiz. Veri setini indirip X ve y değişkenlerini oluşturmayı …

Daha Fazlası >>

Veri Ön İşleme-1: Nümerik Nitelikler için Boş Değerleri Doldurmak (Python & R )

Bu yazımızda Python geliştirme ortamına veri setini nasıl indireceğiz ve indirdikten sonra bağımlı ve bağmsız değişkenlere nasıl atayacağımızdan bahsedeceğim. Mavi renkli kodlar komutları, siyah renkli kodlar sonuçları göstermektedir. Öncelikle temel kütüphanelerimizi indirelim: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt …

Daha Fazlası >>