Makine Öğreniminde Doğrusal Regresyon

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmelerine ve gelecekteki olayları tahmin etmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Doğrusal regresyon, makine öğreniminde çok kullanılan bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Verilerdeki bağımlı bir değişkeni, bir veya daha fazla bağımsız değişkenden tahmin etmeye çalışır.

Doğrusal regresyon modeli, bir doğrusal denklemle temsil edilir:

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

Burada:

* y: bağımlı değişken * x1, x2, ..., xn: bağımsız değişkenler * b0: y-kesimi * b1, b2, ..., bn: bağımsız değişkenlerin katsayıları

Doğrusal regresyon algoritması, model katsayılarını (b0, b1, ..., bn) verilen verilerden öğrenir. Bunu yapmak için en küçük kareler yöntemini kullanır ve model tahminleri ile gerçek veriler arasındaki farkı minimize eder.

Doğrusal regresyon, çeşitli uygulamalarda kullanılır, bunlardan bazıları şunlardır:

* Gelir tahmini * Emlak fiyat tahmini * Hastalık riskleri öngörme * Mali tahminler * İklim modelleme

Doğrusal regresyonun kullanımı kolay ve anlaşılması nispeten kolay bir algoritmadır. Ancak, doğrusal olmayan ilişkileri yakalayamadığı ve fazla uyum sorunu yaşayabileceği gibi bazı sınırlamaları vardır.