Python’da Regresyon Modellerini Karşılaştırma

Giriş

Veri analizi ve makine öğrenimi projelerinde, en iyi sonucu elde etmek için farklı regresyon modellerini karşılaştırmak önemlidir. Bu yazıda, regresyon modellerini karşılaştırmanın temel adımlarını ve bir örnek Python kodunu inceleyeceğiz. Hangi modelin en iyi sonucu verdiğini belirlemek, projenizin başarısı açısından kritik bir adımdır.

Adım 1: Veri Hazırlığı

Her veri analizi projesi, veri toplama ve hazırlama aşamasıyla başlar. İlgilenilen hedef değişken ve açıklayıcı değişkenler veri çerçevesine yüklenir. Bu yazıdaki örneklerde kullanılmak üzere bir veri seti kullanıldı.

Adım 2: Farklı Regresyon Modellerini Seçme

Regresyon modellerini seçmek, projenizin gereksinimlerine ve veri yapısına bağlıdır. Örneğin, Doğrusal Regresyon, Ridge Regresyon, Lasso Regresyon ve Rastgele Orman Regresyon gibi farklı modeller arasından seçim yapabilirsiniz. Her bir modelin avantajları ve dezavantajları vardır, bu nedenle projenizin ihtiyaçlarına uygun bir model seçmelisiniz.

Adım 3: Modelleri Eğitme ve Değerlendirme

Her bir seçilen modeli eğitip, eğitim veri seti üzerinde tahminlerde bulunun. Daha sonra, test veri seti üzerinde modelin performansını değerlendirmek için hata ölçüleri kullanın. Örneğin, her bir model için ortalama kare hata (MSE) ve belirli bir performans ölçütü (örneğin, R-kare) hesaplayın.

Adım 4: Sonuçları Karşılaştırma

Her modelin performans sonuçlarını karşılaştırın. Hangi modelin en düşük MSE’ye sahip olduğunu ve hangi modelin en yüksek R-kare değerine sahip olduğunu gözlemleyin. Bu karşılaştırmalar, hangi modelin verilerinizi en iyi şekilde açıkladığını belirlemenize yardımcı olacaktır.

Örnek Python Kodu

Aşağıdaki Python kodu, veri seti üzerinde farklı regresyon modellerini karşılaştırmak için kullanılabilir. Kod, her bir modelin hata ölçümlerini hesaplar ve sonuçları karşılaştırır.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Verileri yükleyin veya oluşturun
data = pd.read_csv('veri.csv')
X = data.drop('Hedef', axis=1)
y = data['Hedef']

# Eğitim ve test veri kümelerini oluşturun
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Farklı regresyon modellerini seçin
models = {
    'Linear Regression': LinearRegression(),
    'Ridge Regression': Ridge(),
    'Lasso Regression': Lasso(),
    'Random Forest Regressor': RandomForestRegressor()
}

# Her bir modeli eğitin ve değerlendirin
results = {}
for model_name, model in models.items():
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    r2 = r2_score(y_test, y_pred)
    results[model_name] = {'MSE': mse, 'R-squared': r2}

# Sonuçları karşılaştırın
for model_name, metrics in results.items():
    print(f"{model_name}:")
    print(f"  MSE: {metrics['MSE']}")
    print(f"  R-squared: {metrics['R-squared']}")

Sonuç

Bu yazıda, regresyon modellerini karşılaştırmanın temel adımlarını ve bir örnek Python kodunu inceledik. Hangi regresyon modelinin en iyi sonucu verdiğini belirlemek, projenizin başarısı açısından kritik bir adımdır. Bu adımları takip ederek, veri analizi projelerinizde en iyi modeli seçebilirsiniz.