Data Science Academy · Ders

Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış

Katsayılar, kesişim ve uyum

1. ders / 413 adım

Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. 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.

Verilerin İçinden Geçen Bir Doğru

Doğrusal regresyon, özelliklerinizden bir sayıyı en iyi şekilde tahmin eden düz bir doğru uydurur. Her türlü tahmin için başlanabilecek en basit yöntemdir. 📈

Alttaki Denklem

Her tahmin tek bir formülden gelir: her özelliğe bir ağırlık verilir ve bunlar toplanır. Bu ağırlıklı toplam, modelin verilerinizin içinden geçirdiği doğrudur.

y = w1*x1 + w2*x2 + b

Katsayılarla Tanışın

Bu ağırlıklara katsayı denir. Her katsayı, diğerleri sabit tutulduğunda özelliği bir birim arttığında hedefin ne kadar değişeceğini gösterir.

Sabit Terim Doğruyu Konumlandırır

Sabit terim, her özellik sıfırken tahmin edilen değerdir. Verilerin bulunduğu konuma oturması için tüm doğruyu yukarı veya aşağı kaydırır.

Burada Fit Etmek Ne Anlama Gelir

Fit işlemi, tahminleri gerçek değerlere mümkün olduğunca yaklaştıran katsayıları seçer. Model, hatalar küçülene kadar doğruyu ayarlamaktan ibarettir.

İki Satırda Eğitim

scikit-learn bunu çok kısa hale getirir: modeli oluşturun, ardından özellikleriniz ve hedefinizle fit çağrısını yapın. Matematik sizin için gerçekleştirilir.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(X, y)

Katsayıları Geri Okuma

Fit işleminden sonra öğrenilen ağırlıklar katsayılar içinde, kayma değeri ise sabit terimde bulunur. Bunlar modelin öğrendiği ilişkiyi anlatır.

model.coef_, model.intercept_

Yeni Değerleri Tahmin Etme

Yeni girdileri predict işlevine verin; model doğruyu uygulayarak sayıları döndürür. Her tahmincide gördüğünüz aynı basit çağrıdır.

model.predict(X_new)

İşaret Yönü Gösterir

Pozitif bir katsayı, hedefin bu özellikle birlikte arttığı anlamına gelir; negatif katsayı ise azaldığı anlamına gelir. İşaret, ilişkinin yönüyle ilgili ilk ipucunuzdur.

Düz Doğrular Varsayar

Doğrusal regresyon yalnızca düz biçimde değişen ilişkileri yakalar; bu nedenle eğri örüntüleri gözden kaçırabilir. Bu sınırı bilmek, ne zaman daha gelişmiş modellere yönelmeniz gerektiğini gösterir.

Neden Basit Başlamalı

Hızlı eğitilir ve açıklanması kolaydır; bu nedenle harika bir temel model oluşturur. Daha karmaşık bir modele güvenmeden önce bu puanı geçin.

Hızlı Kontrol

Uydurulan doğrunun her parçasının ne anlama geldiğini doğrulayalım.

Özet

Doğrusal regresyon ağırlıklı bir doğru çizer: katsayılar eğimleri belirler, sabit terim doğruyu konumlandırır ve fit işlemi hatayı azaltacak şekilde bunları ayarlar. Temiz ve hızlı bir temel modeldir. 🎯

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
30
Dersler
120

Sıkça Sorulan Sorular

“Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış” 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.

“Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış” dersinde ne öğreneceğim?

Katsayılar, kesişim ve uyum 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 1. dersidir.

“Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış” 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

  1. Doğrusal Regresyona Yeniden Bakış
  2. Ridge ve Lasso Düzenlileştirmesi
  3. Karar Ağacı Regresyonu
  4. Regresyon için Rastgele Orman
← Data Science Academy Sayfasına Dön