Scikit-learn kütüphanesiyle gerçekleştirilebilen regresyon analizi nedir? Bu yazıda adım adım regresyon analizi için gerekli adımları öğrenebilirsiniz Python bilgisayar programlama diliyle nasıl gerçekleştirildiğini görün
Regresyon analizi, birçok veri bilimi uygulamasında oldukça kullanışlıdır. Bu analiz türü, bir çıktı değişkeni ve bir veya daha fazla girdi değişkeni arasındaki ilişkiyi modellemeyi amaçlar. Bu makalede, regresyon analizi yapmak için kullanabileceğiniz en popüler araçlardan biri olan scikit-learn kütüphanesi ele alınacaktır.
Scikit-learn kütüphanesi, Python programlama dilinde yazılmış, açık kaynak kodlu bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Regresyon analizi yapmak için kullanabileceğiniz birkaç farklı yöntem sunar. Bu yöntemler arasında doğrusal regresyon, destek vektör regresyonu (SVR), K-En Yakın Komşu (KNN) regresyonu ve karar ağacı regresyonu bulunur.
Bu makalede, scikit-learn kütüphanesindeki regresyon analizi yöntemlerinin detaylarına ayrıntılı olarak yer verilecek ve kullanıcıların bu yöntemleri doğru bir şekilde kullanmalarına yardımcı olunacaktır. Bunun yanı sıra, regresyon analizi için uygun veri setlerinin nasıl kullanılacağı, model seçimi ve değerlendirmesi ve model iyileştirme konuları da ele alınacaktır.
Regresyon Analizine Giriş
Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin birden fazla bağımsız değişkene nasıl bağlı olduğunu inceleyen bir istatistiksel analiz türüdür. Bu analiz türü, veri setleri üzerindeki etkileri anlamak için kullanılır.
Birçok farklı senaryoda regresyon analizi kullanılabilir. Örneğin, finansal piyasalarda hisse senetlerinin değeri, reklam harcamalarının satışlar üzerindeki etkisi veya bir kişinin yaşının belirli bir sağlık durumu üzerindeki etkisi gibi konularda regresyon analizi değerli bilgiler sunabilir.
Regresyon analizi, doğrusal ve non-dogrusal olmak üzere iki türde gerçekleştirilebilir. Doğrusal regresyon, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkene doğrusal bir şekilde bağlı olduğu durumlarda kullanılırken, non-dogrusal regresyon daha karmaşık bağlantılar için kullanılır.
Bu analiz yelpazesinin her iki alanında da, başarılı bir regresyon analizi için doğru veri setlerinin seçimi ve uygun modellerin uygulanması çok önemlidir.
Scikit-learn Nedir?
Scikit-learn, Python programlama dilinde kullanılan bir makine öğrenimi kütüphanesidir.
Bu kütüphane, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir ve regresyon analizinde kullanılabilecek bir dizi araç sunar. Neden scikit-learn kullanmalıyız? Bunun en önemli nedenleri arasında şunlar yer alır:
- Scikit-learn, açık kaynaklı bir yazılımdır ve ücretsiz olarak kullanılabilir. Bu, bütçe dostu bir seçenek olması anlamına gelir.
- Scikit-learn, çok sayıda regresyon analizi algoritmasını içerir. Bu, farklı veri tiplerine uygun en iyi algoritmayı seçmenizi ve analizinizi optimize etmenizi sağlar.
- Scikit-learn, kolay kurulumu ve kullanımı ile öne çıkar. Bu, kullanıcıların zamanlarının çoğunu analize odaklamalarına ve yazılım kurulumu gibi detaylarla uğraşmamalarına olanak tanır.
Bu kütüphaneyi kullanmadan önce, öncelikle bilgisayarınızdaki Python yazılımının en son sürümünün yüklü olduğundan emin olmalısınız. Daha sonra, pip adlı bir paket yöneticisi kullanarak kütüphaneyi yüklemeniz gerekir. Pip, Python yazılımı için genel bir paket yöneticisidir ve scikit-learn'in yanı sıra başka kütüphaneleri de yüklemenizi sağlar.
Scikit-learn yüklendikten sonra, analizinizi kolayca gerçekleştirmeye başlayabilirsiniz. Scikit-learn kütüphanesi, regresyon analizinde kullanılabilecek birçok araç sunar. Bu araçların kullanımı, analiz amacınıza ve veri tipinize bağlı olarak değişebilir. Ancak, kütüphanenin sağladığı araçlar sayesinde analizinizin hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleşeceği kesindir.
Veri Setleri
Veri setleri, regresyon analizinde kullanılabilecek önemli bir bileşendir. Bu nedenle, doğru veri setlerine ulaşmak ve bunları yüklemek oldukça önemlidir. Adım adım ilerleyerek, scikit-learn kütüphanesindeki regresyon analizi veri setlerine nasıl erişileceği ve nasıl yüklenebileceği anlatılacaktır.
Scikit-learn kütüphanesi, regresyon analizi için birkaç örnek veri seti sunar. Bunlar arasında makine öğrenmesi topluluğunda oldukça popüler olan Boston Emlak veri seti ve Diabetes veri seti gibi veri setleri yer almaktadır. Bu veri setlerine ayrıntılı olarak bakalım.
| Özellikler | Açıklama |
|---|---|
| CRIM | Kentteki kişi başına düşen suç oranı |
| ZN | 25,000 fit kareye kadar ticari arsa oranı |
| INDUS | Kentteki perakende sektörü dışındaki ticari alanların yüzdesi |
| CHAS | Charles River'in yanındaki bir cebecik mi yoksa yoksa yok mu? |
| NOX | Azot oksit konsantrasyonu (100 Milyon) |
| RM | Oda sayısı |
| AGE | 1940'tan önce inşa edilen sahiplik oranı |
| DIS | Boston merkez iş alanına ağırlıklı olarak ağırlık merkezli ağırlıkla ayrılmış mesafeler |
| RAD | Radyal otoyol erişimi endeksi |
| TAX | 10.000 $ başına gayrimenkul vergisi oranı |
| PTRATIO | Kentteki öğrenci-öğretmen oranı |
| B | Kentteki siyahlar için 1000 (Bkz. 10,8 ile çarpıldığında yeşil kordon) |
| LSTAT | Azami küçük yüzde |
Boston Emlak veri seti, evlerin fiyatları ve bu fiyatların etkilendiği bir dizi değişken içerir. Her bir ev, 14 farklı özelliğin bir kombinasyonudur. Bu veri seti, regresyon analizinde sıklıkla kullanılmaktadır ve scikit-learn kütüphanesinde önceden yüklenmiştir.
Diabetes veri seti, şeker hastalığı olan kişilerin bazı sağlık verilerini içerir. Bu veri seti, regresyon analizi konusunda deneyimli olanların kullanımı için uygundur ve scikit-learn kütüphanesi, kullanıcıların veri setine erişmelerine olanak tanır.
Bu veri setleri, regresyon analizinde kullanılabilecek birkaç örnektir. Bunlar, özellikle regresyon analizi konusunda deneyimli olmak isteyenler için oldukça yararlıdır. Scikit-learn kütüphanesi, bu veri setlerine erişmek ve yüklemek için birkaç fonksiyon sağlar. Bu fonksiyonlar, kütüphanenin regresyon analizinde kullanımını daha da kolaylaştırır.
Çoklu Regresyon Analizi
Çoklu regresyon analizi, birden fazla girdi değişkeni içeren bir regresyon analizi türüdür. Bu analiz türünde amacımız bağımlı değişkeni, bir ya da daha fazla bağımsız değişkenle ilişkilendirmektir. Bu işlem, birden fazla girdi değişkeni kullanılarak gerçekleştirilir.
Çoklu regresyon analizinde kullanılabilecek algoritmalar arasında en popüler olanı, çoklu doğrusal regresyon analizidir. Bu yöntem, birden fazla bağımsız değişkeni kullanarak bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca, diğer algoritmalar arasında Destek Vektör Regresyonu (SVR) ve Çoklu Katmanlı Algılayıcı (MLP) gibi yöntemler de bulunmaktadır.
| Algoritma | Nasıl Kullanılır? | Hangi Durumlarda Kullanılır? |
|---|---|---|
| Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi | Birden fazla bağımsız değişken kullanılarak bağımlı değişkenin değeri tahmin edilir. | Bağımlı değişkenin davranışı, birden fazla bağımsız değişkenle ilişkilendirilerek açıklanabilir. |
| Destek Vektör Regresyonu (SVR) | Kullanıcı tarafından belirlenen bir hata eşiği ile, bağımlı değişken değerleri arasında en az mesafeye sahip bir çizgi oluşturulur. | Kullanıcının belirlediği bir hata eşiği ile, doğrusal olmayan veri kümeleri arasında tahmin yapılmak istendiği durumlarda kullanılması önerilir. |
| Çoklu Katmanlı Algılayıcı | Birden fazla gizli katman kullanılarak, bağımlı değişkenin değeri tahmin edilir. | Doğrusal olmayan veri kümeleri arasında tahmin yapılmak istendiği durumlarda kullanılması önerilir. |
Çoklu regresyon analizi için uygun bir veri seti seçmek de oldukça önemlidir. Veri setinin doğru seçimi, modelin doğruluğu üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu nedenle, çoklu regresyon analizi yapmadan önce, veri setinin dikkatli bir şekilde seçilmesi ve incelenmesi önerilir.
Destek Vektör Regresyonu (SVR)
Destek Vektör Regresyonu (SVR), regresyon problemlerinin çözümlenmesinde kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir. Bu yöntemle doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon problemleri ele alınabilir. SVR, verilerdeki gürültüye, veri noktalarının etrafındaki hatalara ve modeldeki aşırı uydurmaya karşı dirençlidir.
SVR yöntemi, verilerin arasındaki boşluğu mümkün olduğunca minimuma indirmeye çalışır. Bu boşluk hiper düzlem adı verilen desenler tarafından sınırlandırılır. SVR yöntemi, çift yönlü bir hata toleransına sahiptir. Bu, modelin bir hataya belirli bir marjla izin vermesi ve verilerin büyük bir çoğunluğunu sınırın dışındaki bir bölgede tutarak daha doğru sonuçlar elde edilmesine yardımcı olması anlamına gelir.
Destek Vektör Regresyonu, yüksek boyutlu verileri işlemek için de uygundur ve ayrık verileri bile işleyebilir. SVR, regresyon problemlerinde iyi sonuçlar vermesi nedeniyle geniş bir uygulama alanına sahiptir. Özellikle finans, mühendislik, biyoinformatik, sinirbilim ve meteoroloji gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
| Avantajları | Dezavantajları |
|---|---|
| - Verilerdeki gürültüye ve aşırı uydurmaya dirençlidir. | - Modelin karmaşıklığını belirlemek zor olabilir. |
| - Doğrusal olmayan verilere uygun olan çekirdek fonksiyonları kullanabilir. | - Veri setlerindeki değişken sayısı arttıkça model hesaplama zamanı artar. |
| - Veri setlerindeki çoklu değişkenlerin etkisini modelde dikkate alabilir. | - Verilerin ölçeklenebilir olması önemlidir. |
SVR, scikit-learn kütüphanesindeki SVR sınıfı ile kullanılabilir. Öncelikle veri seti önişlenir ve ardından SVR modeli oluşturulur. Oluşturulan model daha sonra eğitim verileri üzerinde test edilerek başarısı ölçülür. Modelin ayarlarının ve parametrelerinin belirlenmesinde, çekirdek tipi ve genelleştirmedeki hata toleransı gibi faktörlerin dikkate alınması önemlidir.
Doğrusal Regresyon
Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan bir regresyon türüdür. Burada, çıktı değişkeni, bir veya daha fazla girdi değişkeni tarafından etkilenir. Bu yöntem, hem bağımsız değişken hem de bağımlı değişkenin sürekli olduğu durumlarda kullanılması uygundur.
Doğrusal regresyon, basit veya çoklu olarak uygulanabilir. Basit doğrusal regresyon, tek bir girdi değişkeni ve tek bir çıktı değişkeni arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılır. Çoklu doğrusal regresyon ise birden fazla girdi değişkeni ve bir çıktı değişkeni arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.
Doğrusal regresyon kullanılabilirlik açısından oldukça geniştir. Özellikle, bir değişkenin değerini tahmin etmek veya bir değişkenin diğer değişkenlerle olan ilişkisini incelemek istediğinizde doğrusal regresyon yöntemini tercih edebilirsiniz. Dolayısıyla, yatırım, ekonomi, sosyal bilimler ve mühendislik gibi birçok alanda kullanımı vardır.
Basit Regresyon Analizi
Basit regresyon analizi, yalnızca bir girdi değişkeninin kullanıldığı, çıktı değişkeni ile ilişkisini modellemek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde amaç, girdi değişkeninden çıktı değişkenini tahmin etmek için bir doğrusal model oluşturmaktır.
Basit regresyon analizi yapmak için kullanılan algoritmalar ve yöntemler arasında en yaygın olanı, en küçük kareler yöntemidir. Bu yöntem, girdi değişkeni ile çıktı değişkeni arasındaki doğrusal ilişkiyi modele etmek için en uygun doğruyu bulmaya çalışır. En küçük kareler yöntemi aynı zamanda regresyon doğrusunun eğimini ve kesim noktasını da hesaplar.
Basit regresyon analizi için kullanılan diğer algoritmalar ve yöntemler arasında KNN regresyonu ve karar ağacı regresyonu da yer almaktadır. KNN regresyonu, bir girdi noktasının tahminini yapmak için seçilen k en yakın komşunun çıktı değerlerini kullanır. Karar ağacı regresyonu ise girdi değişkenlerinden bir dizi karar ağacı oluşturarak çıktı değişkenini tahmin etmeye çalışır.
Basit regresyon analizi için örnek veri setleri, birçok veri bilimi kaynağından kolayca bulunabilir. Scikit-learn kütüphanesi de basit regresyon analizi için örnek veri setleri içermektedir. Basit regresyon analizi için en uygun modeli seçmek için, R-kare değeri gibi metrikleri kullanabilirsiniz. R-kare değeri, bir modelin ne kadar iyiliğini ölçmek için kullanılan bir metriktir ve değeri 1'e ne kadar yakınsa, modelin o kadar iyi olduğuna işaret eder.
KNN Regresyonu
KNN regresyonu, regresyon analizi için kullanılan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Temel olarak, bir örnek veri seti içinde yeni bir veri noktası olduğunda, KNN yöntemi en yakın K noktasını bulur ve bu noktaların ortalamasını alarak yeni veri noktasının tahmin edilmesini sağlar.
KNN regresyonu, özellikle veri setindeki aykırı değerlerin (outlier) yüksek olduğu durumlarda kullanılması önerilir. Bunun yanında, verilerin rastgele dağıldığı veya düzensiz bir yapı sergilediği durumlarda da KNN regresyonu tercih edilebilir. Ancak, veri setinin çok büyük olması veya çok fazla girdi değişkenine sahip olması durumlarında, hesaplama süresinin artması nedeniyle KNN regresyonu kullanımı zorlaşabilir.
| Pros | Cons |
|---|---|
| - Basit ve anlaşılır bir yöntemdir | - Hesaplama süresi, veri setinin büyüklüğüne ve girdi değişkenlerinin sayısına bağlı olarak artar |
| - Aykırı değerlerin daha az etkisi olur | - Veri setindeki gürültü, tahminin doğruluğunu azaltabilir |
| - Verilerin dağılımına ve yapısal özelliklerine uyum sağlayabilir | - K değerinin belirlenmesi bu yöntemde oldukça önemlidir |
KNN regresyonu yöntemi, "sklearn.neighbors" modülü içinde yer alan "KNeighborsRegressor" fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirilir. Bu fonksiyon içinde K değeri, ölçüm metriği ve ağırlıklandırma yöntemi gibi parametreler değiştirilebilir. K değeri, seçilen en yakın K veri noktası sayısını ifade eder ve bu değer arttıkça modelin karmaşıklığı da artar ancak yanlılığı azaltır.
Karar Ağacı Regresyonu
Karar Ağacı Regresyonu, veri setindeki değişkenleri gözlemleyerek, karar ağacını belirleyerek ve bölerek regresyon analizi yapan bir yöntemdir. Karar ağacı, küçük alt gruplara ayrılmış verilerin birbirleriyle karşılaştırılmasını ve sonuç olarak en uygun kararın alınmasını sağlar. Bu yöntem, özellikle çok sayıda değişken içeren regresyon analizinde kullanılır.
Karar Ağacı Regresyonu, birçok veri bilimi uygulamasında kullanılır. Örneğin, bir öğrencinin gelecekteki notlarının tahmin edilmesi gibi durumlarda bu yöntem oldukça etkilidir. Bu yöntemle, farklı değişkenleri gözlemleyerek öğrencinin gelecekteki notları hakkında tahminler yapabilirsiniz. Tahminler, öğrencinin önceki notlara, kaynaklara, devamsızlığa ve diğer faktörlere dayanarak yapılabilir.
| Avantajlar | Dezavantajlar |
|---|---|
|
|
Karar Ağacı Regresyonu, diğer regresyon analiz yöntemleriyle birlikte kullanılabilir ve sonuç olarak daha güçlü bir model elde edilebilir. Bu yöntem yüksek performanslı bir regresyon analizi arayan araştırmacılar için oldukça ilginç olabilir.
Model Değerlendirme ve Seçimi
Regresyon analizinde, modelin başarısı ve performansı ölçülürken, birçok metrik kullanılır. Bunlar, R-kare, ortalama mutlak hata (MAE), ortalama kare hata (MSE) ve kök ortalama kare hata (RMSE) gibi metriklerdir. Bu metrikler, modelin ne kadar iyi çalıştığını veya hatalı olduğunu belirlemek için kullanılır.
Model seçimi için dikkat edilmesi gereken bir diğer önemli faktör, aşırı uyumluluk durumudur. Aşırı uyumluluk, veri setine sıkı sıkıya uyum sağlayan fakat yeni verilerle başa çıkamayan bir model durumudur. Bu nedenle, modelin seçimi sırasında, aşırı uyumluluğun önüne geçmek için, ayrı bir doğrulama veri seti kullanılmalıdır.
Ayrıca, modelin başarısını iyileştirmek için, model karmaşıklığı da göz önünde bulundurulmalıdır. Model karmaşıklığı, kullanılan özelliklerin sayısı ve modelin ne kadar iyi genelleştirilebilir olduğunu ifade eder. Model karmaşıklığı, aşırı uyumluluğun önüne geçmek ve modelin daha iyi performans göstermesini sağlamak için optimize edilmelidir.
Sonuç olarak, regresyon analizi yaparken, model değerlendirme ve seçiminde doğru metriklerin kullanımı ve aşırı uyumluluğun önüne geçmek için ayrı bir doğrulama veri setinin kullanımı çok önemlidir. Böylece, model başarısı artırılabilir ve daha doğru sonuçlar elde edilebilir.
Model İyileştirme
Regresyon analizi için doğru model seçimi kadar, modelin başarısını artırmak için gerekli yapı taşlarını uygulamak da büyük önem taşır. İşte model iyileştirmek için dikkat edilmesi gereken bazı noktalar:
- Veri Ön İşleme: Veri ön işleme, doğru sonuçlar almak için yapılması gereken en önemli adımlardan biridir. Bu adımda, veri setindeki eksik veya tutarsız veriler ortadan kaldırılır ve veri seti normalleştirilir. Bu adım, model performansını artırmak için temel yapı taşlarından biridir.
- Parametre Ayarlama: Model parametreleri, sonuçları doğrudan etkiler. Bu nedenle, parametrelerin en uygun şekilde ayarlanması model başarısını artırmak için önemlidir. Bu adım, modelin en uygun parametrelerinin belirlenmesine ve modelin en iyi sonuçları vermesine yardımcı olur.
- Özellik Seçimi: Özelliklerin seçimi, modelin performansında büyük bir rol oynamaktadır. Doğru özellikleri seçmek, modelin etkili bir şekilde çalışmasına yardımcı olacaktır.
- Örnek Sayısının Artırılması: Modelin daha iyi sonuçlar vermesi için kullanılabilecek bir başka yöntem de örnek sayısını artırmaktır. Daha fazla örnekleme, model için daha iyi sonuçlar elde etme olasılığını artırabilir.
Bu yapı taşları, model performansının artırılması için kullanılabilecek en önemli yöntemlerdir. Bu adımların doğru sırayla takip edilmesi, model başarısının artırılmasına yardımcı olacaktır.
Sonuç
Regresyon analizi veri bilimi alanında oldukça önemli bir konudur. Bu analiz yöntemi, özellikle tahmin yapmak istediğimiz bir değerin diğer değişkenler tarafından nasıl etkilendiğini anlamamızı sağlar. Scikit-learn kütüphanesi, bu analizi gerçekleştirmek için oldukça güçlü araçlar sunar.
Bu makale, regresyon analizinin temellerini ele almış ve scikit-learn kütüphanesini kullanarak bu analizin nasıl gerçekleştirileceği hakkında yararlı bilgiler içermektedir. Ayrıca, bu makalede verilen örnek veri setleri ile uygulama yaparak teorik bilgileri pratikte uygulama şansı bulabilirsiniz.
Bu konuda öğrenmek istediğiniz daha fazla bilgi için, regresyon analizi ve scikit-learn kütüphanesi hakkında daha geniş kaynaklara ve veri bilimi topluluğuna başvurmanızı öneririz.