Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması


Theil-SenRegressor Tahmincisi ile Sıradan En Küçük Kareler Tahmincisini zaman ve uçdeğerlerin(aykırı verilerin) varlığında numunelere (örneklerimize) nasıl uyduğunu (fit ettiğini) karşılaştıracağız. Önce gerekli paketleri import edelim. Tahmincilerimizi ve plot da yer alacak bilgileri ayarlıyoruz. Aykırı Verileri, kullanacagımız rastgele veri setimizi ayarlıyoruz. Sonrasında örneklerimizi plot’a yerleştiriyoruz. Her iki tahminciyi gerçekleştirip, plot’a ekliyoruz. Aynı işlemi aynı veri seti üzerine, x yönü üzerine aykırı veriler ekleyerek tekrar tahmincilerin en … Okumaya devam et Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması

Theil-SenRegressor: Genelleştirilmiş Medyan Tabanlı Tahminci


TheilSenRegressor tahmincisi medyanın birden çok boyutta genellemesinde kullanır. Bu nedenle, çok değişkenli aykırı değerler için sağlamdır. Bununla birlikte, kestiricinin sağlamlığı problemin boyutsallığı ile birlikte hızla azalır. Sağlamlık özelliklerini kaybeder ve yüksek boyutta olağan bir en küçük kareden daha iyi olmaz. TheilSenRegressor asimtotik etkinlik açısından ve tarafsız bir tahmin edici olarak Sıradan En Küçük Karelerle (OLS) karşılaştırılabilir. Theil-Sen, OLS’nin aksine, verilerin altında yatan dağılımı hakkında bir … Okumaya devam et Theil-SenRegressor: Genelleştirilmiş Medyan Tabanlı Tahminci

Basit Lineer Regresyon (Simple Linear Regression)


Basit Doğrusal Regresyon Nedir? Basit doğrusal regresyon, iki sürekli (nicel) değişken arasındaki ilişkileri özetlememize ve incelememize izin veren istatistiksel bir yöntemdir: X olarak adlandırılan bir değişken, öngörücü, açıklayıcı veya bağımsız değişken olarak kabul edilir. Y olarak adlandırılan diğer değişken, yanıt, sonuç veya bağımlı değişken olarak kabul edilir. Basit doğrusal regresyon, sıfatı “basit” olarak alır, çünkü yalnızca bir tahmini değişkenin çalışması ile ilgilidir. İlişki Türleri Başlamadan … Okumaya devam et Basit Lineer Regresyon (Simple Linear Regression)