Polinom Regresyon: Python ile Uygulama-2

Python ile polinom lineer regresyon yazımıza kaldığımız yerden devam ediyoruz. Son olarak yeni X_poly nitelikler matrisini oluşturmuş, poly_reg nesnesine bu matrisi parametre vererek modelimizi oluşturmuştuk.

Lineer Regresyon Modelin Grafiğini Çizmek

Bir önceki yazımızda da söylediğimiz gibi burada lineer model oluşturup grafik ile göstermek istememizin sebebi polinom regresyonu daha iyi anlayabilmekti. Bu sebeple önce lineer modelimizin grafiğini çizelim. Saçılma diyagramı ve lineer regresyon doğrusunu gösterecek kodlar aşağıdadır:

plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X, lin_reg.predict(X), color = 'blue')
plt.title('Pozisyon&Maas Lineer Regresyon')
plt.xlabel('Pozisyon')
plt.ylabel('Maas')
plt.show()

 

İlk satır plt.scatter() fonksiyonu bizim orijinal X ve y değişkenlerimizin saçılma (serpilme) diyagramını çizdi. İkinci satır X’in tamamen kendisiyle eğiterek oluşturulan lineer regresyon doğrusunu mavi renkte çizdi. Diğer satırlar etiket ve isimlendirmeleri gerçekleştirdi. Şimdi yukarıdaki grafiği inceleyelim ve bir örnek ile sıkıntıyı anlayalım. Bu modeli kullanarak 6-7 arasında bir pozisyonda bulunan çalışana maaş hesaplamaya kalktığımızda çalışan sevincinden havalara uçacaktır. Gerçekte o pozisyonlar yıllık 200 bin altında  kazanırken bu çalışan 200 bin üzeri alacaktır. İşte her çekiç ile her çivi çakılmaz prensibiyle elimizdeki mevcut veriyi analiz etmek için lineer regresyon yetersiz kalıyor. Çünkü burada kullanılan veride bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal değil.

Polinom Regresyon Modelin Grafiğini Çizmek

plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X, lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)), color = 'blue')
plt.title('Pozisyon&Maas Polinom Regresyon')
plt.xlabel('Pozisyon')
plt.ylabel('Maas')
plt.show()

 


Gördüğümüz gibi polinom model verimizi daha iyi modelliyor. Şimdi 6-7 arasında bulunan bir çalışana daha isabetli bir maas belirlenebilecek. Bu modelde polinomun derecesini 2 olarak belirlemiştik. Şimdi bu dereceyi 3 yapalım ve bakalım nasıl bir model ortaya çıkacak?

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly_reg = PolynomialFeatures(degree = 3)
X_poly = poly_reg.fit_transform(X)
poly_reg.fit(X_poly, y)
lin_reg_2 = LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_poly, y)
plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X, lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)), color = 'blue')
plt.title('Pozisyon&Maas Polinom Regresyon')
plt.xlabel('Pozisyon')
plt.ylabel('Maas')
plt.show()

 


Gördüğümüz gibi 3’üncü derece daha iyi uyum sağlamış görünüyor. Şimdi farkı daha iyi görebilmek için modelleri tahmin yarışına sokalım. Diyelim ki 6.7’inci seviyede birine maaş hesaplaması yapılacak. Bakalım lineer model ve polinom model neler öngörüyor.

Lineer model:

lin_reg.predict(6.7)
array([ 346554.54545455])

Lineer model 346.554 TL tahmin etti.

Polinom model:

lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(6.7))
array([ 148912.88461539])

Polinom model ise 148.912 TL tahmin etti. Arada uçurum var. Acaba hangisi daha doğru?

Şimdi orijinal veri setimizi tekrar buraya koyalım ve sonuçların başarısını karşılaştıralım.

Aradaki farkı gördüğümüz gibi lineer model yaklaşık 346 bin tahmin ederken, polinom model 148 bin tahmin etti. Gerçek veriyle de karşılaştırdığımızda polinom modelin gerçeğe daha yakın bir tahminde bulunduğunu görebiliyoruz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Fazla kilolardan mı şikayetçisiniz? O halde neden mide küçültme ameliyatı nı denemiyorsunuz. mide küçültme ameliyatı, zayıflamak isteyenler için kesin bir çözüm sunuyor. Üstelik çok kısa bir süre içersinde hayal ettiğiniz kilolara kavuşabilirsiniz.
Caminin önünde ve iki yanında geniş cami halısı dış avlusu olup bunun çevresi pencereli duvarlarla çevrilidir. Bu avulya 3 ü cephede olmak üzere, 8 kapıdan girilir. Şadırvan avlusu, 26 adet granit mermer ve porfir sütuna oturtulmuş, 30 kubbeyle çevrili geniş alandır. Mermer döşemeli bu geniş sahanın ortasında 6 mermer sütunlu şadırvan, sahanın azametini gösterir. Şadırvanın kemerleri, kabartma olarak Rumi geçmelerle ve köşebentleri, kabartma, lale ve karanfil motifleriyle bezelidir. İç avluya, biri cepheden ikisi yandan olmak üzere herbiri merdivenli 3 kapıdan girilmektedir. Bu kapılarla dış avlunun cümle kapısı, ozamana kadar benzeri görülmemiş bronz kapılardır. Kubbeden aşağı doğru indikçe mekan yayılmaktadır. Bu piramidel yükselme ve yayılma sonucunda göz yanlara ve yukarıya doğru aynı mesafelere ulaşmaktadır. Bu özelliklerden dolayı, mekanın neresinde olursanız olun, bütün mekana hakim görüş sağlarsınız. Kubbe yaklaşık olarak 43 metre yükseklikte ve köşeleri pandantifle doldurulmuş 4 muazzam kemer üzerine oturtulmaktadır. Caminin su basmanı üzerinde olması ve kubbe yüksekliği nedeniyle pencereleri oldukça fazladır. Böylece caminin içini süsleyen binlerce çini ve kalem işleri tatlı ışık altında görülmektedir. Caminin içindeki en önemli unsur, ince işçilikle yontulmuş mermerden yapılma mihraptır. Bitişik duvarları, seramik çinilerle kaplanmıştır fakat çevresindeki çok sayıdaki pencere onu daha az ihtişamlı gösterir. Mihrabın sağında, Caminin en kalabalık halinde dahi olsa, herkesin imamı rahatça duyabileceği şekilde dekore edilmiş mimber bulunur. Caminin içi her katında alçak düzeyde olmak üzere 50 farklı lale deseninden üretilmiş 20binden fazla çini ile döşenmiştir. Alt seviyelerdeki çiniler, geleneksel galerideki çinilerin desenleri çiçekler meyveler ve servilerle gösterişli ve ihtişamlıdır.