Makine Öğrenmesi Giriş: Basit Doğrusal Regresyon
19.05.2021

Makine öğrenmesine hakim olabilmek için özellikle algoritmalar içindeki matematiğe hakim olmamız gerekiyor. Matematik ve istatistik bilmeden sadece ezbere kod yazımından öteye gidemeyiz. Makine öğrenmesiyle ilgili ilk olarak “doğrusal regresyondan” bahsedeceğiz. Fakat bu konunun anlaşılması içinde temelde regresyonun ne olduğu anlamamız gerekiyor. Regresyon iki veya daha çok değişken arasındaki ilişkiyi ölçmeye yarayan bir analiz metodudur. Örneğin “yemek yeme miktarı ile kilo alma” arasındaki ilişki gibi. Burada değişkenlerden biri bağımlı biri ise bağımsız değişkendir. Her iki değişken neden sonuç ilişkisi içermektedir. Burada regresyon ile korelasyon farkı da ortaya çıkmaktadır. Korelasyon analizinde değişkenler arasında ilişki olmak zorunda değildir. Ayrıca korelasyon değişkenler arası ilişkinin yönü ve şiddetini hesaplar. Basit doğrusal regresyonda tek bir bağımsız değişken vardır ve analiz ile bağımsız değişken ile bağımlı değişken arası ilişki hesaplanır. Bağımlı ve bağımsız değişken arası ilişki doğrusaldır. Regresyon değişkenler arasındaki ilişkiyi en gösteren doğrunun hesaplanmasıdır. Bu doğru 1. Dereceden bir denklem ile ifade edilir; y = a_0 + a_1 * x Lineer regresyon algoritması bize en iyi a_0 ve a_1 değerlerini hesaplayarak bir doğru oluşturmamıza yardımcı olur. Şimdi lineer regresyonu python üzerinden bir örnek ile açıklayalım.

e