Python'da basit bir lineer regresyon örneği:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Veri seti oluşturma x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) # Veri setini görselleştirme plt.scatter(x, y) # Lineer regresyon modeli oluşturma m, b = np.polyfit(x, y, 1) # Veri setine en uygun doğruyu çizme plt.plot(x, m*x + b) # Grafiği gösterme plt.show()
Kod çıktısı
Bu örnekte, numpy ve matplotlib kütüphaneleri kullanarak bir veri seti oluşturuyoruz. Sonra, veri setimizi görselleştirmek için scatter() fonksiyonunu kullanıyoruz. Daha sonra, polyfit() fonksiyonunu kullanarak en uygun lineer regresyon modelini buluyoruz ve plot() fonksiyonunu kullanarak veri setimize en uygun doğruyu çiziyoruz. Son olarak, grafiği show() fonksiyonuyla gösteriyoruz.
Bu kod, 5 noktalık bir veri seti için en uygun lineer regresyon modelini bulur ve bu modele uygun doğruyu veri setine en iyi şekilde uyan şekilde çizer. Tabii ki, gerçek dünyada, genellikle çok daha büyük ve karmaşık veri setleriyle çalışacağız ve bu veriler üzerinde daha sofistike modeller uygulayacağız. Ancak bu örnek, temel bir lineer regresyon modeli oluşturma ve uygulama konusunda bir fikir vermek için yeterli olacaktır.
Ücretsiz denemeye başlamak için kullanıcı yönetim paneline gitmeniz yeterli. İhtiyaçlarınıza uygun araçlarımızla süreçlerinizi kolaylaştırın ve verimliliğinizi artırın!
Ücretsiz Denemeye Başla
Size bloğumuzun en iyilerini göndereceğiz.
Yorumlar
Yorum Yapın