Regresyon (Regression)

Bu sefer elimizde çeşitli evlerin metrekare alanı ve fiyatları olduğunu düşünelim. Elimizdeki veriyi görselleştirirsek, aşağıdaki gibi olabilir:

image_4

Grafikteki her bir X noktası farklı bir evi temsil etmektedir. Dikkat edersek noktalar saçılmış olmasına rağmen grafikte yine de bir “pattern” var:  Ev büyüdükçe, fiyatı da artmaktadır. Algoritmamızın bu “pattern”i bulmasını ve ev fiyatlarını tahmin ederken kullanmasını istiyoruz.

Sadece grafiğe bakarak verilerin diyagonal bir şerit üzerinde dizildiklerini söyleyebiliriz. Bu fikri genelleştirerek, her evin bu şerit üzerinde bulunma olasığının yüksek olduğunu söyleyebiliriz. Örneğin;

image_5.png

bir evin yeşil X noktasında bulunma olasılığı yüksek, kırmızı X noktasında bulunma olasılığı düşüktür diyebiliriz.

Şimdi, daha da genelleme yaparsak, herhangi bir boyuttaki evin fiyatı ne kadardır? sorusunu sorabiliriz. Açıkça, bu soruya kesin bir cevap bulmak zordur. Ancak, yaklaşık bir çözümü kolaylıkla bulabiliriz. Çözüm için, her noktaya olabildiğince yakın bir doğru çizelim. Bu doğru, kestirici (predictor) olarak adlandırılır.

image_6.png

Kestiricinin lineer olması gerekmez. Herhangi bir fonksiyon olabilir – kuadratik, sinüsoidal, vb. Farklı fonksiyonlar, farklı problemleri çözerken iyi olabilir, burada da iş problemi çözen kişiye kalmaktadır (Kestirim yapmadan önce verileri grafiğe dökmek ipucu verebilir).

Peki elimizdeki veriye en iyi şekilde uyan doğruyu nasıl seçeceğiz? Bir sonraki yazımızda artık kodlama kısmına giriyoruz. Görüşmek üzere.

Kaynaklar

  1. Machine Learning Crash Course: Part 1,Daniel Geng and Shannon Shih, 2016.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.