Veriler üzerinden rakamsal tahminler(boy,kilo,yas) yapıyorsak bu linear regresyona örnek olabilir fakat kategorik tahminler(erkek veya kadın) yapıyorsak bu logistic regression'a örnektir. Makine öğrenmesine ilk başlayanların kolay kavradıkları bir konu olduğu için birçok kişi Linear Regresyonun ilk örneğini sklearn ile yaparak başlarlar.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataFrame= pd.read_csv("data.csv")
x = dataFrame.iloc[:, :-1].values#son kolon
y = dataFrame.iloc[:, 1].values#.kolon
from sklearn.model_selection import train_test_split
#random_state değeri sonuçların her seferinde aynı çıkmasını sağlamak için kullanılıyor.
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=53)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor=LinearRegression()
regressor.fit(x_train,y_train)#fit etmek eğitmek demek, x_train den y_train i öğren
y_prediction=regressor.predict(x_test)
plt.scatter(x_train,y_train,color="red")#scatter nokta şeklinde grafik çizer
plt.plot(x_train,regressor.predict(x_train),color="orange")
plt.title("Maaş","Tecrübe")
plt.xlabel("Tecrübe(Yıl)")
plt.ylabel("Maaş(Dolar)")
plt.show()
Linear Regression
Veriler üzerinden rakamsal tahminler(boy,kilo,yas) yapıyorsak bu linear regresyona örnek olabilir fakat kategorik tahminler(erkek veya kadın) yapıyorsak bu logistic regression'a örnektir.
İzle
