Modeling Techniques In Predictive Analytics With Python And R Pdf

Öngörücü Analitikte Modelleme Teknikleri: Python ve R ile

Öngörücü analitik, gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmek için geçmiş verileri ve istatistiksel teknikleri kullanan bir veri analizi türüdür. İşletmeler, müşteri davranışını anlamak, satışları tahmin etmek ve riskleri yönetmek gibi çeşitli amaçlar için öngörücü analitiği kullanabilirler.

Öngörücü analitikte kullanılan birçok farklı modelleme tekniği vardır. Bu teknikler, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağları gibi çeşitlidir. Her bir modelleme tekniğinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır ve belirli bir göreve en uygun tekniği seçmek önemlidir.

Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Bu teknik, bir bağımlı değişkenin değerini, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin değerlerine göre tahmin etmek için kullanılır. Doğrusal regresyon, satışları tahmin etmek, müşteri davranışını anlamak ve riskleri yönetmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon, ikili sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Bu teknik, bir gözlemin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Lojistik regresyon, müşteri sadakatini tahmin etmek, dolandırıcılığı tespit etmek ve kredi riskini değerlendirmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Karar Ağaçları

Karar ağaçları, verileri sınıflandırmak veya tahmin etmek için kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu teknik, verileri bir dizi karar kuralına göre alt kümelere ayırmak için kullanılır. Karar ağaçları, müşteri davranışını anlamak, satışları tahmin etmek ve riskleri yönetmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Rastgele Ormanlar

Rastgele ormanlar, karar ağaçları topluluğundan oluşan bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu teknik, karar ağaçlarının tahminlerini birleştirerek daha doğru tahminler elde etmek için kullanılır. Rastgele ormanlar, müşteri davranışını anlamak, satışları tahmin etmek ve riskleri yönetmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Sinir Ağları

Sinir ağları, insan beyninden esinlenerek geliştirilen bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu teknik, verileri öğrenmek ve tahminler yapmak için bir dizi katmandan oluşan bir ağ kullanır. Sinir ağları, müşteri davranışını anlamak, satışları tahmin etmek ve riskleri yönetmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Python ve R

Python ve R, öngörücü analitik için yaygın olarak kullanılan iki programlama dilidir. Python, genel amaçlı bir programlama dilidir ve makine öğrenmesi için birçok kütüphane içerir. R, istatistiksel analiz için özel olarak tasarlanmış bir programlama dilidir ve öngörücü analitik için birçok paket içerir.

Faydalı Siteler ve Dosyalar