Bu tarayıcı artık desteklenmiyor.
En son özelliklerden, güvenlik güncelleştirmelerinden ve teknik destekten faydalanmak için Microsoft Edge’e yükseltin.
Öğrenmenizi denetlemek için aşağıdaki soruları yanıtlayın.
Satış verileri veri kümesinden bir regresyon modeli eğitmek için scikit-learn kullanıyorsunuz. Modeli değerlendirerek yeni verilerle doğru tahminde bulunabilmesini istiyorsunuz. Yapmanız gerekenler
Modeli eğitmek için tüm verileri kullanın. Ardından tüm verileri kullanarak değerlendirin
Modeli yalnızca özellik sütunlarını kullanarak eğitin ve yalnızca etiket sütununu kullanarak değerlendirin
Verileri rastgele iki alt kümeye bölün. Modeli eğitmek için bir alt kümeyi, değerlendirmek için de diğerini kullanın
scikit-learn LinearRegression sınıfını kullanarak bir model nesnesi oluşturdunuz. Modeli eğitmek için ne yapmalısınız?
Eğitim özelliğini ve etiket dizilerini belirterek model nesnesinin predict() yöntemini çağırın
Eğitim özelliğini ve etiket dizilerini belirterek model nesnesinin fit() yöntemini çağırın
Eğitim özelliğini ve test özelliği dizilerini belirterek model nesnesinin score() yöntemini çağırın
Scikit-learn kullanarak regresyon modelini eğitebilirsiniz. Test verileriyle değerlendirdiğinizde modelin R karesi 0,95 ölçümünü elde ettiğini belirlersiniz. Bu ölçüm size model hakkında ne anlatıyor?
Model, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki varyansın çoğunu açıklar.
Model %95 doğru
Tahminler, gerçek değerlerden ortalama olarak 0,95 daha yüksektir
Çalışmanızı denetlemeden önce tüm soruları yanıtlamalısınız.
Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?
Bu konu hakkında yardıma mı ihtiyacınız var?
Bu konuyu açıklığa kavuşturmak veya bu konuda size yol göstermek için Ask Learn'ü kullanmayı denemek ister misiniz?