PYTHON ile LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

Merhaba, bu derste makine öğrenmesinde Scikit-Learn ile sınıflandırma için lineer modelleri anlattım.

-Veri ön işleme
-Lojistik regresyon analizi
-Model değerlendirme
-Yeni veri tahmin etme

İyi seyirler...

************************

Kanalımızda 400 den fazla eğitim dersi var. Bu derslerin oynatma listelerine aşağıdaki linklerden ulaşabilirsiniz.

************************

#tirendazakademi #python #makineogrenmesi

[eroltunc]

Hocam değerli bilgilerinizi paylaştığınız için teşekkürler. Hak ettiğiniz değeri görmeniz dileği ile.

[emirhanbayrakk]

Türkçe kaynağın çok sınırlı olduğu bir konuda çok değerli bilgiler veriyorsunuz. Teşekkürler. Hakkınız ödenmez.

[bahadirsevim]

Diyelim ki veri setinde farklı kategorik string nitelikler var (6-7 tane (bilgisayar, kitap, eğlence, mobilya vb) bu koşulda da verileri kullanabilmek için get_dumies mı kullanmalıyım bu süreçte nasıl bir yol izlemeliyim cevaplarsanız çok sevinirim.

[fundatamdogan]

Çok verimli ve konuları toparlayıp derinleştiren bir örnek olmuş teşekkürler

[hakansahin]

Eğitimleriniz gerçekten çok iyi.. bu değerli bilgileri paylaştığınız için teşekkürler.

[kadirsener]

Süpersiniz, tam da aradığım ders, teşekkürler...

[emredonmezmusicc]

SÜPERSİNİZ HOCAM EMEĞİNİZE YÜREĞİNİZE SAĞLIK

[muhammedmertulupinar]

Merhabalar. print(lg_model.score(X_test, y_test)) yazdırmaya çalışırken ValueError: X has 30 features per sample; expecting 9 hatası alıyorum. Hatanın sebebi sanırım dummy dönüşümlerinden veya sildiğim satır sütünların boyutlarının farklı olmasından kaynaklanıyor.Problemi çözümümde yardımcı olabilir misin ?

[YusufSenturk_]

hocam cok tesekkurler. hazirladigim proje icin cok yardimci oldu. Emeginize saglik.

[cagataydemirbas]

çoklu sınıflandırma yaparken logistic regresyon kullanılır mı ? y değerleri 4-5 farklı class olunca nası yapcaz, 1, 2, 3, 4 falan desek diğeri onun 4 katı olarak algılamadan y değerlerine nası atarız ? 2. olarak da gender M ve F ikili sınıflandırmasında y değerleri M ve Y olarak bırakmak olmaz demi 1, 0 mı yapmak gerekir bi yerde M ve Y olarak bırakmış da

[fatihcnar]

Şuan numpy dersleri alıyorum bitince detaylı inceleyeceğim

[cagataydemirbas]

logistic regresyon da çizgi çekiyo ya bunu polynomal hale getirip x kare x küp falan ekleyebilir miyiz öyle denemeler yapmak iyi olur mu ? ve polynomal features içinde degree ayarlayıp train teste onu uygulayıp mı yaoabiliriz ?

[kadirsener]

Peki LinearRegression kullanacak olursak ve verileri regülerleştirme yapacaksak C değğerini nasıl değiştirebiliriz? LinearRegression sınıfında C argümanı yok sanırım

[busraozenturk]

hocam bende Q, S, 2.0 ve 3.0 ın değerleri bool sizde uint8 sizle aynı gittim ama neden böyle

[robotizmir]

Tahminlerde ki doğrulugumuz bu veri seti için kullandığımız yöntemde %80. Biz bu doğruluk oranını %90 ve üstüne çıkartabilir miyiz? Yoksa veri setinden kaynaklı olarak bu seviyelerde kalacak mıdır?

[keremenesersoy]

merhabalar get dummies yerine label encoder kullanılabilir mi arasında farklar varsa neler açıklayabilir misiniz ?

[aliozmaral]

Hocam çok güzel anlatıyorsunuz ama çok fazla reklam giriyor. 2 dk da bir reklam izliyorum. bunu düzeltir misiniz ?

Hocam elimde gün gün vaka sayılarının olduğu bir veri seti var. X ekseni günler, Y ekseni de vaka sayısı. Bunu makine öğrenmesi ile n. günde tahmini olarak ne kadar vaka olacağını göstermek istiyorum. Hangi öğrenme çeşidini kullanmalıyım? Anahtar kelime verebilirseniz çok sevinirim. Teşekkür ederim.

[fundatamdogan]

Kaggle üstünden başka bir veri seti üzerinde öğrendiklerimi deniyorum bir hata aldım sebebi ve çözüm yöntemini bilmiyorum.Öznitelik olarak olarak"Cabin" kolonu oluşturmuş buradaki gibi yalnız kolon u silmeye çalıştığımda keyerror veriyor " Cabin" verisi axis te bulunamadı diyor .Ne yapabilirim?

[vehbibas]

Emeğinize sağlık :)
multinominal lojistik regresyonla ilgili anlamadığım bir nokta var.
Bağımsız değişkenlerin bazılarının kategorik veri içermesi ve veri çeşidinin 3'ten fazla olması(yani multinominal), aynı şekilde bağımlı değişkenin yine kategorik veri içermesi ve veri çeşidinin 3'ten fazla olması durumunda pythonda nasıl bir kod yazarak tahminleme yapılabilir?
Ben bağımsız değişkenler için get_dummies yapıyorum ama bağımlı değişken için nasıl bir yol izleyeceğimi bilemiyorum. Bana yardımcı olabilir misiniz?