Bölüm

Scikit-learn kullanarak Doğrusal ve Polinomsal Regresyon ile Kabak Fiyat Tahminlerini İyileştirme [Bölüm 12] | Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenmesi

örneklerini şununla değiştirin: Bea Stollnitz

Scikit-learn kullanarak kabak fiyatlarını tahmin etmek için doğrusal ve polinomsal regresyon modellerini keşfeden Microsoft'un Baş Bulut Danışmanı Bea Stollnitz'e katılın. Bu video, Jupyter not defterlerinde Python kodu kullanarak çeşitli makine öğrenmesi konularını ve bunların uygulanmasını ele aldığımız Yeni Başlayanlar için Machine Learning serimizin bir parçasıdır.

Bu öğreticide balkabağı veri kümesiyle çalışacak ve önceki videodan Jupyter not defterimize kod eklemeye devam edeceğiz.

Bu videoda şunları öğreneceksiniz:

Doğrusal ve polinomsal regresyon modellerini eğitme ve test etme
Ortalama kare hata ve belirleme katsayısı hesaplama
Matplotlib ile sonuçları görselleştirme

Daha fazla özellik kullanan daha iyi bir tahmin modeli bulabilecek miyiz? Öğrenmek için izleyin!

Daha fazla özellik kullanarak modelimizi geliştirip geliştirebileceğimizi göreceğiz. Orada görüşürüz!

Chapters

00:00 - Giriş
00:33 - Kabak fiyatlarını tahmin etmek için doğrusal regresyon modeli oluşturma
02:09 - Ortalama hata karesi
02:22 - Belirleme katsayısı
02:50 - Modelden eğimi ve kesme noktasını hesaplama
03:23 - Polinomsal regresyon modeli oluşturma

Önerilen kaynaklar

Bu kurs, Microsoft'un ücretsiz, açık kaynaklı, 26 derslik ML For Beginners müfredatını temel alır.
Bu dersle birlikte izleyebileceğiniz Jupyter Notebook mevcuttur!

Bağlan

Bea Stollnitz | Blog
Bea Stollnitz | Twitter: @beastollnitz
Bea Stollnitz | LinkedIn: in/beatrizstollnitz/