İlk Tahmin Temeliniz
Saf ve hareketli ortalama tahminleri
İlk Tahmin Temeliniz, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Always Start Simple
Before fancy models, you need a baseline: a dead-simple forecast that anything fancier must beat to earn its place. 🪜
The Naive Forecast
The simplest baseline is the naive forecast: predict that tomorrow equals today. Surprisingly hard to beat for steady data.
forecast = sales.iloc[-1]Carrying the Last Value
A naive forecast just repeats the most recent observation forward. No trend, no season, just the latest known point.
The Seasonal Naive
For cyclical data, predict the value from one full season ago. This seasonal naive respects repeating patterns cheaply.
forecast = sales.shift(12)Moving-Average Forecast
Another baseline averages the last few points. A moving average smooths out noise and projects that level ahead.
forecast = sales.tail(7).mean()Split Before You Forecast
Keep the last chunk of time as a test set. Never shuffle it: time order must be preserved so the future stays unseen.
train, test = sales[:-30], sales[-30:]Measure the Error
Compare predictions to the held-out truth with an error metric. MAE reports the average size of your mistakes in real units.
from sklearn.metrics import mean_absolute_errorThe Number to Beat
Your baseline's error becomes the benchmark. Any model that scores worse is not worth its extra complexity.
Plot Truth Versus Forecast
Always plot the prediction over the real test values. Your eyes catch lag and bias that a single number can hide.
When Naive Wins
If a complex model cannot beat naive, trust the simple one. Simplicity that performs is a feature, not a failure.
Where to Go Next
With a baseline set, you are ready for real models like ARIMA or Prophet, each judged against this honest starting point.
Quick Check
What does a simple naive forecast predict for the next time step?
Recap: Earn the Complexity
You built naive, seasonal, and moving-average baselines, then measured error so future models must prove they are better.
Sıkça Sorulan Sorular
“İlk Tahmin Temeliniz” dersi ücretsiz mi?
Evet — “İlk Tahmin Temeliniz” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“İlk Tahmin Temeliniz” dersinde ne öğreneceğim?
Saf ve hareketli ortalama tahminleri Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“İlk Tahmin Temeliniz” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Trend, Mevsimsellik ve Gürültü
- Hareketli Pencereler ve Gecikmeler
- Durağanlık ve Fark Alma
- İlk Tahmin Temeliniz