Özet - Regresyon
- Makine Öğrenmesi kursu
- Başlangıç
- Ders 46/112
- 6 dk
Bu grupta lineer regresyon, model eğitimi ve tahmin işlemlerini öğrendin.
Özet: regresyon
Bu grupta:
- Regresyon sürekli sayı tahmin eder; modeller
...Regressoradını taşır. - Doğrusal regresyon
y = w·x + bdoğrusunu en küçük karelerle uydurur;coef_veintercept_yorumlanabilir. fitparametreleri öğrenir,predictiki boyutlu girdiyle tahmin eder.- MAE, MSE, RMSE ve R² ile ölçülür; test verisinde ölçmek esastır.
m = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
p = m.predict(X_test)
print(mean_absolute_error(y_test, p), r2_score(y_test, p))Uygulama Uçtan uca regresyon
Veriyi test_size=0.25, random_state=0 ile böl, LinearRegression eğit. Test kümesinde MAE'yi round(..., 2) ile ve R²'yi round(..., 3) ile alt alta yazdır.
Başlangıç kodu
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score
rng = np.random.default_rng(0)
X = rng.uniform(0, 10, size=(40, 1))
y = 4 * X[:, 0] + 3 + rng.normal(0, 1, size=40)
# buraya yazÖrnek çözüm
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score
rng = np.random.default_rng(0)
X = rng.uniform(0, 10, size=(40, 1))
y = 4 * X[:, 0] + 3 + rng.normal(0, 1, size=40)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
m = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
p = m.predict(X_test)
print(round(mean_absolute_error(y_test, p), 2))
print(round(r2_score(y_test, p), 3))Beklenen çıktı
0.94 0.99
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 R² değeri -0.2 çıkan bir model için ne söylenir?
- Çok iyidir
- Hata %20'dir
- R² negatif olamaz
- Hep ortalamayı tahmin etmekten bile kötüdür Doğru cevap
Açıklama: Negatif R², modelin basit ortalama tahmininden daha çok hata yaptığını gösterir.
2 Test kümesinde R²'yi doğrudan modelden al.
Soru
r2 = m.____(X_test, y_test)
Cevap
r2 = m.score(X_test, y_test)Açıklama: Regresyon modellerinde score R² döndürür.
3 Araçları eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
LinearRegression |
Doğrusal model |
coef_ |
Ağırlıklar |
mean_squared_error |
MSE |
r2_score |
R² |