R programlama dilinde tahminleme modelleri olu\u015fturmak, veri bilimcilerinin ve analistlerin en temel g\u00f6revlerinden biridir. Peki, olu\u015fturdu\u011funuz bu modelleri kullanarak yeni veriler \u00fczerinde tahminler yapmak i\u00e7in hangi fonksiyonu kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z? \u0130\u015fte bu noktada Veri bilimi projelerinde modeller e\u011fitmek, bir buzda\u011f\u0131n\u0131n sadece g\u00f6r\u00fcnen k\u0131sm\u0131d\u0131r. As\u0131l de\u011fer, e\u011fitilmi\u015f bu modellerin gelecekteki olaylar\u0131 veya bilinmeyen verileri tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131lmas\u0131yla ortaya \u00e7\u0131kar. R’daki \u00d6ncelikle, tahminlemenin neden bu kadar \u00f6nemli oldu\u011funu anlamak gerekir. Bir \u015firketin m\u00fc\u015fteri kayb\u0131n\u0131 (churn) tahmin etmesi, bir bankan\u0131n kredi riskini de\u011ferlendirmesi veya bir e-ticaret platformunun kullan\u0131c\u0131ya \u00f6zel \u00fcr\u00fcnler \u00f6nermesi gibi pek \u00e7ok senaryoda tahminleme modelleri kritik rol oynar. Bu modeller, ge\u00e7mi\u015f verilerden \u00f6\u011frenerek gelecekteki davran\u0131\u015flar hakk\u0131nda bilgi edinmemizi sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir do\u011frusal regresyon modeliyle ev fiyatlar\u0131n\u0131 tahmin edebilir, lojistik regresyon modeliyle bir m\u00fc\u015fterinin bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rebilir veya bir karar a\u011fac\u0131 modeliyle bir e-postan\u0131n spam olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirleyebiliriz. Her model t\u00fcr\u00fc, kendi i\u00e7 mant\u0131\u011f\u0131na ve matematiksel yap\u0131s\u0131na sahiptir, ancak hepsi sonu\u00e7ta bir tahmin \u00fcretme hedefi g\u00fcder.<\/p>\n Bu fonksiyonun temel mant\u0131\u011f\u0131, e\u011fitilmi\u015f modelin parametrelerini (\u00f6rne\u011fin, regresyon katsay\u0131lar\u0131, karar a\u011fac\u0131 dallanmalar\u0131) al\u0131p, bu parametreleri yeni gelen veri noktalar\u0131na uygulamakt\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, her bir yeni veri noktas\u0131 i\u00e7in bir tahmin de\u011feri veya olas\u0131l\u0131k elde edilir. \u00d6rne\u011fin, bir do\u011frusal regresyon modelinde, tahmin, regresyon denkleminin yeni giri\u015f de\u011ferleriyle hesaplanmas\u0131yla elde edilir. Lojistik regresyonda ise, tahmin genellikle bir olay\u0131n ger\u00e7ekle\u015fme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 olarak verilir. Bu s\u00fcre\u00e7, modelin genelleme yetene\u011fini test etmenin ve ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerine uygulaman\u0131n kilit ad\u0131m\u0131d\u0131r.<\/p>\n \u00d6zetle, R’da Her \u015feyden \u00f6nce, bir model e\u011fitebilmek i\u00e7in bir veri setine ihtiyac\u0131m\u0131z var. Bu \u00f6rnek i\u00e7in, basit bir sentetik veri seti olu\u015ftural\u0131m. Bu veri seti, bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn reklam harcamalar\u0131 ile sat\u0131\u015flar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi g\u00f6sterecek \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Amac\u0131m\u0131z, reklam harcamalar\u0131na dayal\u0131 olarak sat\u0131\u015flar\u0131 tahmin etmek olacakt\u0131r.<\/p>\n Yukar\u0131daki kod blo\u011fu, 100 g\u00f6zlemden olu\u015fan bir veri seti olu\u015fturur. Modelimiz art\u0131k e\u011fitildi\u011fine g\u00f6re, Do\u011frusal regresyon i\u00e7in Bu ad\u0131mlar, Lojistik regresyon, ikili (binary) ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenleri tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131lan pop\u00fcler bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmas\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fterinin bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n al\u0131p almayaca\u011f\u0131, bir e-postan\u0131n spam olup olmad\u0131\u011f\u0131 veya bir hastan\u0131n belirli bir hastal\u0131\u011fa sahip olup olmad\u0131\u011f\u0131 gibi ikili sonu\u00e7lar\u0131 tahmin etmek i\u00e7in idealdir. R'da lojistik regresyon modelleri \u015eimdi, bir m\u00fc\u015fterinin bir promosyon teklifine yan\u0131t verip vermeyece\u011fini tahmin eden sentetik bir veri seti olu\u015ftural\u0131m:<\/p>\n Modelimiz e\u011fitildikten sonra, yeni m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in promosyona yan\u0131t verme olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin edebiliriz. Lojistik regresyon modellerinde Yukar\u0131daki kod, yeni m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in promosyona yan\u0131t verme olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 ( Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131, hem regresyon hem de s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerinde kullan\u0131labilen sezgisel ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir modellerdir. R'da Karar a\u011fac\u0131 modelimiz e\u011fitildikten sonra, G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi, karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 i\u00e7in de Bu b\u00f6l\u00fcm, Teorik bilgiler ve sentetik \u00f6rnekler, Bir e-ticaret \u015firketi, m\u00fc\u015fterilerine daha ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00fcr\u00fcn \u00f6nerileri sunarak sat\u0131\u015flar\u0131n\u0131 art\u0131rmak istiyor. \u015eirket, ge\u00e7mi\u015f sat\u0131n alma verilerini, m\u00fc\u015fteri demografik bilgilerini ve \u00fcr\u00fcn \u00f6zelliklerini kullanarak, belirli bir m\u00fc\u015fterinin belirli bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 tahmin eden bir model geli\u015ftirmeye karar veriyor. Bu tahminler, m\u00fc\u015fterilere g\u00f6sterilecek \u00f6neri listelerini olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131lacak.<\/p>\n Senaryo: \u015eirket, \"Elektronik\" kategorisindeki bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn (\u00f6rne\u011fin, yeni bir ak\u0131ll\u0131 telefon modeli) belirli bir m\u00fc\u015fteri taraf\u0131ndan sat\u0131n al\u0131nma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek istiyor. Model, m\u00fc\u015fterinin ya\u015f\u0131, gelir seviyesi, daha \u00f6nce elektronik \u00fcr\u00fcn sat\u0131n al\u0131p almad\u0131\u011f\u0131 ve site \u00fczerinde ge\u00e7irdi\u011fi s\u00fcre gibi \u00f6zelliklere dayanacak.<\/p>\n \u00d6ncelikle, bu senaryo i\u00e7in temsili bir veri seti olu\u015ftural\u0131m:<\/p>\n Modelimiz, Rastgele Orman algoritmas\u0131 kullan\u0131larak e\u011fitildi. Bu model, m\u00fc\u015fterilerin ak\u0131ll\u0131 telefonu sat\u0131n alma e\u011filimlerini \u00f6\u011frenmeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131. \u015eimdi, bu modeli kullanarak yeni veya mevcut m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in tahminler yapabiliriz. \u015eirket, yeni bir kampanya i\u00e7in potansiyel m\u00fc\u015fterileri hedeflemek istiyor.<\/p>\n Yukar\u0131daki \u00e7\u0131kt\u0131, her bir yeni m\u00fc\u015fteri i\u00e7in \"Hay\u0131r\" (sat\u0131n almama) ve \"Evet\" (sat\u0131n alma) olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 g\u00f6sterecektir. \u00d6rne\u011fin, ikinci m\u00fc\u015fteri (60 ya\u015f, 70000 gelir, elektronik ge\u00e7mi\u015fi yok, 250 dakika site s\u00fcresi) y\u00fcksek bir \"Evet\" olas\u0131l\u0131\u011f\u0131na sahip olabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc y\u00fcksek gelir ve uzun site s\u00fcresi gibi fakt\u00f6rler sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131rabilir. \u015eirket, bu olas\u0131l\u0131klar\u0131 kullanarak en y\u00fcksek olas\u0131l\u0131\u011fa sahip m\u00fc\u015fterilere \u00f6zel indirimler veya ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f reklamlar g\u00f6sterebilir.<\/p>\n Bu vaka analizinde, Bu vaka analizi, B\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde tahmin yaparken performans \u00f6nemli bir konu haline gelebilir. Ayr\u0131ca, beklenmedik durumlar i\u00e7in hata y\u00f6netimi de g\u00f6z ard\u0131 edilmemelidir.<\/p>\n Her ne kadar do\u011frudan Yukar\u0131daki CSS \u00f6rne\u011fi, tablolar\u0131n ve Bu ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131 ve en iyi uygulamalar, Bu kapsaml\u0131 rehber boyunca, R programlama dilindeki Unutmay\u0131n ki Bu durumlar\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in <\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"R Programlamada predict() Fonksiyonu Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r? R programlama dilinde tahminleme modelleri olu\u015fturmak, veri bilimcilerinin ve analistlerin en temel…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-30903","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\npredict()<\/code> fonksiyonu devreye giriyor. Bu kapsaml\u0131 rehberde, predict()<\/code> fonksiyonunun temellerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131mlar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenecek ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla bilginizi peki\u015ftireceksiniz.<\/p>\npredict() Fonksiyonu Nedir ve Neden Hayati \u00d6nem Ta\u015f\u0131r? Temel Kavramlara Giri\u015f<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonu, tam da bu amaca hizmet eden \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, bu fonksiyon bir modelin belirli bir veri seti \u00fczerindeki tahminlerini \u00fcretmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ancak basit bir tahminleme arac\u0131 olman\u0131n \u00f6tesinde, farkl\u0131 model t\u00fcrleri ve tahmin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 i\u00e7in de esneklik sunar.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonu, R’daki \u00e7o\u011fu modelleme fonksiyonu (\u00f6rne\u011fin, lm()<\/code>, glm()<\/code>, rpart()<\/code>, randomForest()<\/code> vb.) ile uyumlu \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu, R’da pop\u00fcler olan bir\u00e7ok istatistiksel ve makine \u00f6\u011frenimi modelini e\u011fitip, ard\u0131ndan ayn\u0131 standart aray\u00fcz\u00fc kullanarak tahminler yapabilece\u011finiz anlam\u0131na gelir. Fonksiyonun genel s\u00f6zdizimi olduk\u00e7a basittir: predict(object, newdata, ...)<\/code>. Burada object<\/code>, e\u011fitilmi\u015f model nesnenizi temsil ederken, newdata<\/code> ise tahminlerin yap\u0131laca\u011f\u0131 yeni veri setini ifade eder. \u00dc\u00e7 nokta (...<\/code>) ise model t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fen ek arg\u00fcmanlar\u0131 belirtir. Bu esneklik sayesinde, farkl\u0131 model t\u00fcrleri i\u00e7in ayr\u0131 ayr\u0131 tahmin fonksiyonlar\u0131 \u00f6\u011frenmek zorunda kalmazs\u0131n\u0131z, bu da \u00f6\u011frenme e\u011frisini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde k\u0131salt\u0131r ve i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131z\u0131 standartla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonu R’da model bazl\u0131 tahminlerin kalbidir. Modellerinizi anlaml\u0131 ve uygulanabilir k\u0131lan, onlar\u0131 sadece teorik bir yap\u0131 olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p pratik bir araca d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren bu fonksiyondur. \u015eimdi, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc fonksiyonu farkl\u0131 senaryolarda nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131m\u0131za dair ad\u0131m ad\u0131m \u00f6rneklerle derinlemesine inceleyelim.<\/p>\nR’da predict() Fonksiyonunu Ad\u0131m Ad\u0131m Nas\u0131l Kullan\u0131rs\u0131n\u0131z? Do\u011frusal Regresyon \u00d6rne\u011fi<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunu kullanman\u0131n en yayg\u0131n yollar\u0131ndan biri, do\u011frusal regresyon modelleriyle \u00e7al\u0131\u015fmakt\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcmde, basit bir do\u011frusal regresyon modeli olu\u015fturarak ve ard\u0131ndan yeni veriler \u00fczerinde tahminler yaparak s\u00fcreci ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. Bu \u00f6rnek, fonksiyonun temel mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve parametrelerini anlamak i\u00e7in harika bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\nVeri Haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131 ve Model E\u011fitimi<\/H3><\/p>\n
\n# Gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri y\u00fckleyelim (varsa)\n# install.packages(\"dplyr\") # E\u011fer y\u00fckl\u00fc de\u011filse\n# library(dplyr)\n\n# Sentetik veri seti olu\u015ftural\u0131m\nset.seed(123) # Tekrarlanabilir sonu\u00e7lar i\u00e7in\nreklam_harcamasi <- runif(100, 50, 500) # 50 ile 500 aras\u0131nda rastgele reklam harcamalar\u0131\nsatislar <- 100 + 0.8 * reklam_harcamasi + rnorm(100, 0, 50) # Sat\u0131\u015flar = sabit + katsay\u0131 * reklam + g\u00fcr\u00fclt\u00fc\n\n# Veri \u00e7er\u00e7evesi olu\u015ftural\u0131m\nveri <- data.frame(reklam_harcamasi, satislar)\n\n# Verinin ilk birka\u00e7 sat\u0131r\u0131n\u0131 g\u00f6relim\nhead(veri)\n<\/code><\/pre>\nreklam_harcamasi<\/code> ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenimiz, satislar<\/code> ise ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenimizdir. \u015eimdi, bu veri setini kullanarak bir do\u011frusal regresyon modeli e\u011fitelim. R'da do\u011frusal regresyon modelleri i\u00e7in lm()<\/code> fonksiyonu kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n\n# Do\u011frusal regresyon modelini e\u011fitelim\nmodel_regresyon <- lm(satislar ~ reklam_harcamasi, data = veri)\n\n# Modelin \u00f6zetini inceleyelim\nsummary(model_regresyon)\n<\/code><\/pre>\nsummary(model_regresyon)<\/code> \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, modelin katsay\u0131lar\u0131n\u0131, istatistiksel anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve genel uyumunu (R-kare gibi) g\u00f6sterir. Bu ad\u0131mda, modelimizin ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde e\u011fitildi\u011fini ve reklam harcamalar\u0131n\u0131n sat\u0131\u015flar \u00fczerinde pozitif ve anlaml\u0131 bir etkisi oldu\u011funu varsayal\u0131m.<\/p>\nTahmin Yapma ve Sonu\u00e7lar\u0131 Yorumlama<\/H3><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunu kullanarak yeni, daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fimiz reklam harcamas\u0131 de\u011ferleri i\u00e7in sat\u0131\u015flar\u0131 tahmin edebiliriz. Bu, modelimizin ger\u00e7ek d\u00fcnyada nas\u0131l performans g\u00f6sterece\u011fini anlamak i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r. Yeni tahminler yapmak istedi\u011fimiz reklam harcamas\u0131 de\u011ferlerini i\u00e7eren bir newdata<\/code> \u00e7er\u00e7evesi olu\u015fturmam\u0131z gerekiyor. Bu veri \u00e7er\u00e7evesinin s\u00fctun adlar\u0131n\u0131n, model e\u011fitilirken kullan\u0131lan ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenin ad\u0131yla (bu durumda reklam_harcamasi<\/code>) ayn\u0131 olmas\u0131 \u00e7ok \u00f6nemlidir<\/strong>.<\/p>\n\n# Yeni reklam harcamas\u0131 de\u011ferleri i\u00e7in bir veri \u00e7er\u00e7evesi olu\u015ftural\u0131m\nyeni_harcamalar <- data.frame(reklam_harcamasi = c(150, 300, 600))\n\n# predict() fonksiyonunu kullanarak tahminleri yapal\u0131m\ntahmin_sonuclari <- predict(model_regresyon, newdata = yeni_harcamalar)\n\n# Tahmin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 g\u00f6relim\nprint(tahmin_sonuclari)\n<\/code><\/pre>\npredict()<\/code> fonksiyonu, model_regresyon<\/code> nesnesini ve yeni_harcamalar<\/code> veri \u00e7er\u00e7evesini al\u0131r. Fonksiyon, her bir yeni reklam harcamas\u0131 de\u011feri i\u00e7in kar\u015f\u0131l\u0131k gelen sat\u0131\u015f tahminini hesaplar. \u00c7\u0131kt\u0131, bu \u00fc\u00e7 yeni reklam harcamas\u0131 de\u011feri i\u00e7in beklenen sat\u0131\u015f miktarlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterecektir. \u00d6rne\u011fin, 600 birim reklam harcamas\u0131 i\u00e7in beklenen sat\u0131\u015flar\u0131n, 150 birim i\u00e7in olandan daha y\u00fcksek oldu\u011funu g\u00f6zlemleyebilirsiniz.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunun varsay\u0131lan davran\u0131\u015f\u0131, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin beklenen de\u011ferini tahmin etmektir. Ancak, g\u00fcven aral\u0131klar\u0131 veya tahmin aral\u0131klar\u0131 gibi ek bilgiler de isteyebilirsiniz. Bu, interval<\/code> arg\u00fcman\u0131 kullan\u0131larak kolayca yap\u0131labilir:<\/p>\n\n# G\u00fcven aral\u0131klar\u0131 ile tahmin yapal\u0131m\ntahmin_guven_araligi <- predict(model_regresyon, newdata = yeni_harcamalar, interval = \"confidence\")\nprint(tahmin_guven_araligi)\n\n# Tahmin aral\u0131klar\u0131 ile tahmin yapal\u0131m\ntahmin_tahmin_araligi <- predict(model_regresyon, newdata = yeni_harcamalar, interval = \"prediction\")\nprint(tahmin_tahmin_araligi)\n<\/code><\/pre>\ninterval = \"confidence\"<\/code>, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin ortalama de\u011ferinin belirli bir g\u00fcven d\u00fczeyinde (varsay\u0131lan %95) nerede olabilece\u011fini g\u00f6steren bir aral\u0131k verirken, interval = \"prediction\"<\/code>, yeni bir tekil g\u00f6zlemin de\u011ferinin nerede olabilece\u011fine dair daha geni\u015f bir aral\u0131k sa\u011flar. Tahmin aral\u0131\u011f\u0131 her zaman g\u00fcven aral\u0131\u011f\u0131ndan daha geni\u015ftir \u00e7\u00fcnk\u00fc hem modelin belirsizli\u011fini hem de bireysel g\u00f6zlemdeki rastgele varyasyonu hesaba katar.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunun do\u011frusal regresyon ba\u011flam\u0131nda nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 net bir \u015fekilde g\u00f6stermektedir. Fonksiyonun kullan\u0131m\u0131 olduk\u00e7a basittir, ancak do\u011fru newdata<\/code> yap\u0131s\u0131n\u0131 sa\u011flamak ve \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 do\u011fru yorumlamak hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bir sonraki b\u00f6l\u00fcmde, predict()<\/code> fonksiyonunun lojistik regresyon ve karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 gibi farkl\u0131 model t\u00fcrleri ile nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini ke\u015ffedece\u011fiz, bu da fonksiyonun \u00e7ok y\u00f6nl\u00fcl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc daha da vurgulayacakt\u0131r.<\/p>\nFarkl\u0131 Model T\u00fcrleri ile predict() Kullan\u0131m\u0131: Lojistik Regresyon ve Karar A\u011fa\u00e7lar\u0131<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun g\u00fcc\u00fc, sadece do\u011frusal regresyonla s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, R'daki di\u011fer bir\u00e7ok modelleme yakla\u015f\u0131m\u0131yla da sorunsuz bir \u015fekilde entegre olabilmesinden gelir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u00f6zellikle s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerinde s\u0131k\u00e7a kullan\u0131lan lojistik regresyon ve karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 modelleriyle predict()<\/code> fonksiyonunun nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz. Bu \u00f6rnekler, fonksiyonun type<\/code> arg\u00fcman\u0131n\u0131n \u00f6nemini ve farkl\u0131 model t\u00fcrlerinin farkl\u0131 tahmin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcretebilece\u011fini g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne serecektir.<\/p>\nLojistik Regresyon ile Olas\u0131l\u0131k Tahmini<\/H3><\/p>\n
glm()<\/code> fonksiyonu ile family = \"binomial\"<\/code> arg\u00fcman\u0131 kullan\u0131larak olu\u015fturulur.<\/p>\n\n# Lojistik regresyon i\u00e7in sentetik veri seti olu\u015ftural\u0131m\nset.seed(456)\nyas <- sample(18:65, 200, replace = TRUE)\ngelir <- rnorm(200, mean = 40000, sd = 10000)\negitim_seviyesi <- sample(c(\"Lise\", \"\u00dcniversite\", \"Y\u00fcksek Lisans\"), 200, replace = TRUE, prob = c(0.3, 0.5, 0.2))\n\n# Promosyona yan\u0131t verme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 sim\u00fcle edelim\n# Ya\u015f artt\u0131k\u00e7a, gelir artt\u0131k\u00e7a ve e\u011fitim seviyesi y\u00fckseldik\u00e7e yan\u0131t olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 artar\nprob_yanit <- plogis(-4 + 0.05 * (yas - 40) + 0.00005 * (gelir - 40000) +\n ifelse(egitim_seviyesi == \"\u00dcniversite\", 1, 0) +\n ifelse(egitim_seviyesi == \"Y\u00fcksek Lisans\", 2, 0))\n\nyanit <- rbinom(200, 1, prob_yanit) # 0 veya 1 olarak yan\u0131t\n\nveri_lojistik <- data.frame(yas, gelir, egitim_seviyesi, yanit = factor(yanit, levels = c(0, 1), labels = c(\"Hay\u0131r\", \"Evet\")))\n\n# Lojistik regresyon modelini e\u011fitelim\nmodel_lojistik <- glm(yanit ~ yas + gelir + egitim_seviyesi, data = veri_lojistik, family = \"binomial\")\n\nsummary(model_lojistik)\n<\/code><\/pre>\npredict()<\/code> fonksiyonu i\u00e7in en \u00f6nemli arg\u00fcmanlardan biri type<\/code> arg\u00fcman\u0131d\u0131r. Bu, tahmin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n format\u0131n\u0131 belirler:<\/p>\n\n
type = \"link\"<\/code> (varsay\u0131lan): Log-odds de\u011ferlerini d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.<\/li>\ntype = \"response\"<\/code>: Olas\u0131l\u0131klar\u0131 (0 ile 1 aras\u0131nda) d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr. Bu genellikle en \u00e7ok istenen \u00e7\u0131kt\u0131d\u0131r.<\/li>\ntype = \"terms\"<\/code>: Her bir ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenin log-odds \u00fczerindeki katk\u0131s\u0131n\u0131 d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.<\/li>\n<\/ul>\n\n# Yeni m\u00fc\u015fteri verileri olu\u015ftural\u0131m\nyeni_musteriler <- data.frame(\n yas = c(30, 50, 25),\n gelir = c(35000, 60000, 28000),\n egitim_seviyesi = factor(c(\"\u00dcniversite\", \"Y\u00fcksek Lisans\", \"Lise\"), levels = c(\"Lise\", \"\u00dcniversite\", \"Y\u00fcksek Lisans\"))\n)\n\n# Promosyona yan\u0131t verme olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin edelim (type=\"response\" kullanarak)\nolasilik_tahminleri <- predict(model_lojistik, newdata = yeni_musteriler, type = \"response\")\nprint(olasilik_tahminleri)\n\n# Tahmin edilen olas\u0131l\u0131klara g\u00f6re s\u0131n\u0131f atamas\u0131 yapabiliriz (\u00f6rne\u011fin, e\u015fik 0.5 ise)\nsinif_tahminleri <- ifelse(olasilik_tahminleri > 0.5, \"Evet\", \"Hay\u0131r\")\nprint(sinif_tahminleri)\n<\/code><\/pre>\ntype = \"response\"<\/code> sayesinde) ve bu olas\u0131l\u0131klara dayanarak yap\u0131lan s\u0131n\u0131fland\u0131rmay\u0131 g\u00f6sterir. G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi, predict()<\/code> fonksiyonu lojistik regresyonla \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken tahminleri olas\u0131l\u0131k formunda sunarak karar verme s\u00fcre\u00e7lerini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\nKarar A\u011fa\u00e7lar\u0131 ile S\u0131n\u0131fland\u0131rma Tahmini<\/H3><\/p>\n
rpart<\/code> paketi, karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in pop\u00fcler bir se\u00e7enektir. Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 ile predict()<\/code> fonksiyonunu kullan\u0131rken de type<\/code> arg\u00fcman\u0131 kritik bir rol oynar.<\/p>\n\n# install.packages(\"rpart\") # E\u011fer y\u00fckl\u00fc de\u011filse\nlibrary(rpart)\n\n# Karar a\u011fac\u0131 i\u00e7in sentetik veri seti olu\u015ftural\u0131m (\u00f6nceki lojistik veri setini kullanabiliriz)\n# veri_lojistik zaten olu\u015fturulmu\u015ftu\n\n# Karar a\u011fac\u0131 modelini e\u011fitelim\nmodel_karar_agaci <- rpart(yanit ~ yas + gelir + egitim_seviyesi, data = veri_lojistik, method = \"class\")\n\n# Modelin \u00f6zetini ve g\u00f6rselle\u015ftirmesini (iste\u011fe ba\u011fl\u0131) g\u00f6relim\n# plot(model_karar_agaci); text(model_karar_agaci)\n<\/code><\/pre>\npredict()<\/code> fonksiyonunu kullanarak yeni veriler \u00fczerinde tahminler yapabiliriz. rpart<\/code> modelinde type<\/code> arg\u00fcman\u0131n\u0131n farkl\u0131 de\u011ferleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n
type = \"vector\"<\/code> (varsay\u0131lan s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in): Tahmin edilen s\u0131n\u0131f etiketlerini d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.<\/li>\ntype = \"prob\"<\/code>: Her bir s\u0131n\u0131f i\u00e7in tahmin edilen olas\u0131l\u0131klar\u0131 d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.<\/li>\ntype = \"class\"<\/code>: Tahmin edilen s\u0131n\u0131f etiketlerini d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr (factor<\/code> olarak).<\/li>\ntype = \"matrix\"<\/code>: Regresyon a\u011fa\u00e7lar\u0131 i\u00e7in tahmin edilen de\u011ferleri d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.<\/li>\n<\/ul>\n\n# Yeni m\u00fc\u015fteri verileri (\u00f6ncekiyle ayn\u0131)\n# yeni_musteriler zaten olu\u015fturulmu\u015ftu\n\n# Karar a\u011fac\u0131 ile s\u0131n\u0131f tahminleri (type=\"class\" kullanarak)\nsinif_tahminleri_agac <- predict(model_karar_agaci, newdata = yeni_musteriler, type = \"class\")\nprint(sinif_tahminleri_agac)\n\n# Karar a\u011fac\u0131 ile olas\u0131l\u0131k tahminleri (type=\"prob\" kullanarak)\nolasilik_tahminleri_agac <- predict(model_karar_agaci, newdata = yeni_musteriler, type = \"prob\")\nprint(olasilik_tahminleri_agac)\n<\/code><\/pre>\npredict()<\/code> fonksiyonu, farkl\u0131 type<\/code> arg\u00fcmanlar\u0131yla hem do\u011frudan s\u0131n\u0131fland\u0131rma sonu\u00e7lar\u0131 hem de s\u0131n\u0131f olas\u0131l\u0131klar\u0131 sa\u011flayabilir. Bu esneklik, veri bilimcilere model \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 kendi ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uyarlama imkan\u0131 sunar.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunun type<\/code> arg\u00fcman\u0131n\u0131n varsay\u0131lan de\u011ferleri ve kabul etti\u011fi se\u00e7enekler de\u011fi\u015febilir. Her zaman kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z modelleme fonksiyonunun belgelerine (\u00f6rne\u011fin, ?predict.lm<\/code>, ?predict.glm<\/code>, ?predict.rpart<\/code> yazarak) ba\u015fvurmak en iyi uygulamad\u0131r. Bu, yanl\u0131\u015f tahmin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almaktan ka\u00e7\u0131nman\u0131z\u0131 sa\u011flar.\n<\/div>\npredict()<\/code> fonksiyonunun farkl\u0131 modelleme paradigmalar\u0131yla nas\u0131l uyumlu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve type<\/code> arg\u00fcman\u0131n\u0131n tahmin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n format\u0131n\u0131 belirlemedeki kritik rol\u00fcn\u00fc net bir \u015fekilde g\u00f6stermektedir. Bu bilgi, R'da daha karma\u015f\u0131k tahminleme g\u00f6revlerini ba\u015far\u0131yla yerine getirmeniz i\u00e7in size sa\u011flam bir temel sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\nGer\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131nda predict() Fonksiyonu: Bir Vaka Analizi<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun temellerini anlamak i\u00e7in harika olsa da, bu fonksiyonun ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerinde nas\u0131l bir de\u011fer yaratt\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek, konuyu tam anlam\u0131yla kavramak i\u00e7in esast\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcmde, bir e-ticaret \u015firketinin \u00fcr\u00fcn \u00f6neri sistemini geli\u015ftirme senaryosu \u00fczerinden predict()<\/code> fonksiyonunun pratik uygulamas\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz.<\/p>\nE-Ticaret \u00dcr\u00fcn \u00d6neri Sistemi<\/H3><\/p>\n
\n# Gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri y\u00fckleyelim\n# install.packages(\"randomForest\") # E\u011fer y\u00fckl\u00fc de\u011filse\nlibrary(randomForest)\n\n# Sentetik veri seti olu\u015ftural\u0131m: M\u00fc\u015fteri ve \u00fcr\u00fcn etkile\u015fimleri\nset.seed(789)\nmusteri_ID <- 1:500\nyas <- sample(18:70, 500, replace = TRUE)\ngelir <- rnorm(500, mean = 55000, sd = 15000)\nelektronik_gecmis <- sample(c(0, 1), 500, replace = TRUE, prob = c(0.6, 0.4)) # Daha \u00f6nce elektronik \u00fcr\u00fcn alm\u0131\u015f m\u0131?\nsite_suresi <- runif(500, 10, 300) # Ortalama site \u00fczerinde ge\u00e7irilen dakika\n\n# Ak\u0131ll\u0131 telefon sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 (ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fken)\n# Ya\u015fl\u0131 ve y\u00fcksek gelirli m\u00fc\u015fterilerin, elektronik ge\u00e7mi\u015fi olanlar\u0131n ve sitede \u00e7ok zaman ge\u00e7irenlerin sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 daha y\u00fcksek\nprob_satin_alma <- plogis(-5 + 0.03 * (yas - 40) + 0.00003 * (gelir - 50000) +\n 1.5 * elektronik_gecmis + 0.005 * (site_sures - 100))\n\nsatin_alma <- rbinom(500, 1, prob_satin_alma) # 0 veya 1 olarak sat\u0131n alma\n\nveri_onerisistemi <- data.frame(\n musteri_ID, yas, gelir, elektronik_gecmis = factor(elektronik_gecmis, levels = c(0, 1), labels = c(\"Hay\u0131r\", \"Evet\")),\n site_suresi, satin_alma = factor(satin_alma, levels = c(0, 1), labels = c(\"Hay\u0131r\", \"Evet\"))\n)\n\n# Model olarak Rastgele Orman (Random Forest) kullanal\u0131m, \u00e7\u00fcnk\u00fc karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri yakalamakta ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r.\n# Random Forest s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in varsay\u0131lan olarak fakt\u00f6r ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenleri kullan\u0131r.\nmodel_onerisistemi <- randomForest(satin_alma ~ yas + gelir + elektronik_gecmis + site_suresi,\n data = veri_onerisistemi, ntree = 500, importance = TRUE)\n\nsummary(model_onerisistemi)\n<\/code><\/pre>\n\n# Yeni m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in tahmin edilecek veriler\nyeni_musteri_verileri <- data.frame(\n yas = c(35, 60, 22),\n gelir = c(45000, 70000, 30000),\n elektronik_gecmis = factor(c(\"Evet\", \"Hay\u0131r\", \"Hay\u0131r\"), levels = c(\"Hay\u0131r\", \"Evet\")),\n site_suresi = c(120, 250, 60)\n)\n\n# predict() fonksiyonunu kullanarak sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 tahmin edelim\n# Random Forest i\u00e7in \"type='prob'\" her s\u0131n\u0131f i\u00e7in olas\u0131l\u0131klar\u0131 verir.\ntahmin_olasiliklari_onerisistemi <- predict(model_onerisistemi, newdata = yeni_musteri_verileri, type = \"prob\")\nprint(tahmin_olasiliklari_onerisistemi)\n\n# Tahmin edilen s\u0131n\u0131flar\u0131 do\u011frudan almak i\u00e7in \"type='class'\" kullanabiliriz\ntahmin_siniflari_onerisistemi <- predict(model_onerisistemi, newdata = yeni_musteri_verileri, type = \"class\")\nprint(tahmin_siniflari_onerisistemi)\n<\/code><\/pre>\npredict()<\/code> fonksiyonu, e\u011fitilmi\u015f bir Rastgele Orman modelini kullanarak ger\u00e7ek bir i\u015f probleminde nas\u0131l de\u011ferli \u00f6ng\u00f6r\u00fcler sa\u011flayabilece\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir. Bu t\u00fcr tahminler, e-ticaret \u015firketlerinin pazarlama stratejilerini optimize etmelerine, m\u00fc\u015fteri memnuniyetini art\u0131rmalar\u0131na ve nihayetinde gelirlerini y\u00fckseltmelerine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunu kullan\u0131rken, newdata<\/code>'n\u0131n e\u011fitim verisi ile ayn\u0131 s\u00fctun adlar\u0131na ve veri tiplerine sahip oldu\u011fundan emin olun. Aksi takdirde, R hata verebilir veya yanl\u0131\u015f tahminler \u00fcretebilir. \u00d6zellikle fakt\u00f6r seviyelerinin tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 \u00e7ok \u00f6nemlidir.\n<\/div>\npredict()<\/code> fonksiyonunun sadece teorik bir ara\u00e7 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, ayn\u0131 zamanda karma\u015f\u0131k i\u015f problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in pratik bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sundu\u011funu a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymaktad\u0131r. Bir sonraki b\u00f6l\u00fcmde, predict()<\/code> fonksiyonunu daha verimli ve g\u00fc\u00e7l\u00fc kullanman\u0131z\u0131 sa\u011flayacak ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131na ve en iyi uygulamalara de\u011finece\u011fiz.<\/p>\n\u0130leri D\u00fczey predict() Kullan\u0131m \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve En \u0130yi Uygulamalar<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun temel ve farkl\u0131 model t\u00fcrleriyle kullan\u0131m\u0131n\u0131 anlad\u0131ktan sonra, \u015fimdi de daha deneyimli kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in baz\u0131 ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131na ve en iyi uygulamalara g\u00f6z atal\u0131m. Bu bilgiler, tahminleme s\u00fcre\u00e7lerinizi daha sa\u011flam, verimli ve hata toleransl\u0131 hale getirmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\nnewdata Parametresinin G\u00fcc\u00fc ve \u00d6nemi<\/H3><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun en kritik parametresi \u015f\u00fcphesiz newdata<\/code>'d\u0131r. Bu parametre, tahminlerin yap\u0131laca\u011f\u0131 yeni veri setini belirtir. Ancak, newdata<\/code>'n\u0131n do\u011fru bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lmas\u0131, tahminlerin do\u011frulu\u011fu ve modelin hatas\u0131z \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir:<\/p>\n\n
newdata<\/code>'daki s\u00fctun adlar\u0131, model e\u011fitilirken kullan\u0131lan ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenlerin adlar\u0131yla kesinlikle ayn\u0131 olmal\u0131d\u0131r<\/strong>. E\u011fer farkl\u0131l\u0131klar varsa, R hata verecek veya tahminleri yanl\u0131\u015f s\u00fctunlara g\u00f6re yapmaya \u00e7al\u0131\u015facakt\u0131r.<\/li>\nnewdata<\/code>'daki de\u011fi\u015fkenlerin veri tipleri (say\u0131sal, fakt\u00f6r, mant\u0131ksal vb.), e\u011fitim verisindeki kar\u015f\u0131l\u0131k gelen de\u011fi\u015fkenlerin tipleriyle ayn\u0131 olmal\u0131d\u0131r. \u00d6zellikle fakt\u00f6r de\u011fi\u015fkenleri i\u00e7in, seviyelerin (levels) de tutarl\u0131 olmas\u0131 \u00f6nemlidir. E\u011fer newdata<\/code>'da e\u011fitim setinde olmayan bir fakt\u00f6r seviyesi varsa, bu durum hata veya NA<\/code> de\u011ferlerine yol a\u00e7abilir. Bu durumu y\u00f6netmek i\u00e7in factor()<\/code> fonksiyonunu kullan\u0131rken levels<\/code> arg\u00fcman\u0131n\u0131 belirtmek iyi bir pratiktir.<\/li>\nnewdata<\/code> i\u00e7erisinde eksik de\u011ferler (NA<\/code>) bulunmas\u0131, predict()<\/code> fonksiyonunun o g\u00f6zlem i\u00e7in bir tahmin \u00fcretmesini engelleyebilir ve NA<\/code> \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 verebilir. Baz\u0131 modelleme fonksiyonlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, na.action = na.omit<\/code> ile e\u011fitilmi\u015f modeller) eksik de\u011fer i\u00e7eren sat\u0131rlar\u0131 otomatik olarak atarken, di\u011ferleri bu durumu farkl\u0131 \u015fekilde ele alabilir. Tahmin yapmadan \u00f6nce newdata<\/code>'daki eksik de\u011ferleri temizlemek veya impute etmek (doldurmak) genellikle en g\u00fcvenli yakla\u015f\u0131md\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\nPerformans ve Hata Y\u00f6netimi<\/H\u00fcr><\/p>\n
\n
newdata<\/code> \u00fczerinde tahmin yap\u0131yorsan\u0131z, R'\u0131n performans\u0131n\u0131 optimize etmek i\u00e7in baz\u0131 stratejiler uygulayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, data.table<\/code> veya dplyr<\/code> gibi paketler, veri manip\u00fclasyonu ve filtreleme i\u00e7in daha h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunabilir. Baz\u0131 modelleme paketleri, b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in optimize edilmi\u015f predict<\/code> y\u00f6ntemlerine sahip olabilir. Ayr\u0131ca, paralel i\u015flem yeteneklerini kullanmak (\u00f6rne\u011fin, foreach<\/code> veya parallel<\/code> paketleri ile) de b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli tahminlerde performans\u0131 art\u0131rabilir.<\/li>\npredict()<\/code> fonksiyonu, bazen beklenmedik hatalar verebilir (\u00f6rne\u011fin, uyumsuz veri tipleri, eksik fakt\u00f6r seviyeleri). Bu t\u00fcr durumlar\u0131 y\u00f6netmek i\u00e7in R'daki hata yakalama mekanizmalar\u0131n\u0131 (tryCatch()<\/code>) kullanabilirsiniz. Bu, bir hata durumunda program\u0131n\u0131z\u0131n \u00e7\u00f6kmesini engeller ve hatay\u0131 loglayarak veya alternatif bir de\u011fer d\u00f6nd\u00fcrerek daha sa\u011flam bir kod yap\u0131s\u0131 olu\u015fturman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/li>\n<\/ul>\n\n# Hata y\u00f6netimi \u00f6rne\u011fi: Eksik fakt\u00f6r seviyesi\nmodel_dummy <- glm(satin_alma ~ elektronik_gecmis, data = veri_onerisistemi, family = \"binomial\")\n\n# Yeni veri setinde bilinmeyen bir fakt\u00f6r seviyesi oldu\u011funu varsayal\u0131m\nyeni_veri_hatali <- data.frame(elektronik_gecmis = factor(\"Belirsiz\", levels = c(\"Hay\u0131r\", \"Evet\")))\n\n# predict() fonksiyonunu tryCatch i\u00e7inde kullanal\u0131m\ntahmin_guvenli <- tryCatch({\n predict(model_dummy, newdata = yeni_veri_hatali, type = \"response\")\n}, error = function(e) {\n message(\"Tahmin s\u0131ras\u0131nda bir hata olu\u015ftu: \", e$message)\n return(NA) # Hata durumunda NA d\u00f6nd\u00fcr\n})\n\nprint(tahmin_guvenli)\n<\/code><\/pre>\nMobil Uyumlu HTML ve Responsive Tasar\u0131m \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/H3><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun kendisiyle ilgili olmasa da, veri analizi ve modelleme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n sunumu g\u00fcn\u00fcm\u00fczde giderek daha fazla mobil cihazlar \u00fczerinden yap\u0131lmaktad\u0131r. Bu nedenle, olu\u015fturdu\u011funuz raporlar\u0131n veya web uygulamalar\u0131n\u0131n mobil uyumlu olmas\u0131 \u00f6nemlidir. HTML \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 \u00fcretirken, kod bloklar\u0131 ve tablolar gibi \u00f6\u011felerin mobil ekranlarda iyi g\u00f6r\u00fcnmesini sa\u011flamak i\u00e7in CSS media query'lerini kullanmak iyi bir yakla\u015f\u0131md\u0131r:<\/p>\n\n\/* \u00d6rnek CSS Media Query *\/\n\/* K\u00fc\u00e7\u00fck ekranlar i\u00e7in tablo ve kod bloklar\u0131n\u0131n d\u00fczenini de\u011fi\u015ftirin *\/\n@media screen and (max-width: 768px) {\n table, pre {\n display: block;\n width: 100%;\n overflow-x: auto; \/* Yatay kayd\u0131rma \u00e7ubu\u011fu ekle *\/\n -webkit-overflow-scrolling: touch; \/* iOS i\u00e7in daha ak\u0131c\u0131 kayd\u0131rma *\/\n }\n \/* Tablo h\u00fccreleri k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda blok olarak g\u00f6r\u00fcnebilir *\/\n table td, table th {\n display: block;\n width: auto;\n }\n}\n<\/code><\/pre>\n<pre><\/code> etiketleri i\u00e7indeki kod bloklar\u0131n\u0131n k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda yatay olarak kayd\u0131r\u0131labilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak i\u00e7eri\u011fin ta\u015fmas\u0131n\u0131 engeller. Bu, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirir ve teknik raporlar\u0131n\u0131z\u0131n her platformda okunabilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunu daha bilin\u00e7li ve etkili bir \u015fekilde kullanman\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. Veri tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 sa\u011flamak, performans\u0131 optimize etmek ve olas\u0131 hatalar\u0131 y\u00f6netmek, ba\u015far\u0131l\u0131 bir tahminleme projesinin temel ta\u015flar\u0131d\u0131r.<\/p>\nSonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular: predict() ile Gelece\u011fi \u015eekillendirin<\/H2><\/p>\n
predict()<\/code> fonksiyonunun ne oldu\u011funu, neden bu kadar \u00f6nemli oldu\u011funu ve farkl\u0131 model t\u00fcrleriyle (do\u011frusal regresyon, lojistik regresyon, karar a\u011fa\u00e7lar\u0131, Rastgele Orman) nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 detayl\u0131 \u00f6rneklerle \u00f6\u011frendik. Ayr\u0131ca, fonksiyonun temel prensiplerinden ger\u00e7ek d\u00fcnya vaka analizlerine ve ileri d\u00fczey kullan\u0131m ipu\u00e7lar\u0131na kadar geni\u015f bir yelpazeyi kapsad\u0131k. predict()<\/code> fonksiyonu, e\u011fitilmi\u015f modellerinizi kullanarak yeni veriler \u00fczerinde tahminler yapman\u0131z\u0131 sa\u011flayan vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r. Bu fonksiyonu do\u011fru ve etkili bir \u015fekilde kullanmak, veri bilimi projelerinizin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\npredict()<\/code> fonksiyonunun g\u00fcc\u00fc, modelinizin kalitesiyle do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r. \u0130yi e\u011fitilmi\u015f, genellenebilir bir model, predict()<\/code> ile anlaml\u0131 ve do\u011fru tahminler \u00fcretecektir. Veri \u00f6n i\u015fleme, model se\u00e7imi, hiperparametre ayar\u0131 ve model do\u011frulama gibi ad\u0131mlar, tahminlerinizin g\u00fcvenilirli\u011fini do\u011frudan etkiler. Bu nedenle, modelleme s\u00fcrecinin her a\u015famas\u0131na dikkat etmek, predict()<\/code> fonksiyonundan en iyi verimi alman\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. Art\u0131k R'da tahminleme yeteneklerinizi bir \u00fcst seviyeye ta\u015f\u0131mak i\u00e7in sa\u011flam bir bilgi birikimine sahipsiniz.<\/p>\nS\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/H3><\/p>\n
\n
predict()<\/code> fonksiyonu her modelleme fonksiyonu ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131r m\u0131?<\/dt>\nlm()<\/code>, glm()<\/code>, rpart()<\/code>, randomForest()<\/code> vb.) i\u00e7in predict()<\/code> fonksiyonunun \u00f6zel bir y\u00f6ntemi (method) bulunur ve bu sayede sorunsuz bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak, baz\u0131 \u00f6zel veya daha az yayg\u0131n paketlerin kendi tahmin fonksiyonlar\u0131 olabilir veya predict()<\/code> i\u00e7in \u00f6zel bir y\u00f6ntem sa\u011flamayabilir. Her zaman kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z paketin belgelerini kontrol etmek en iyisidir.<\/dd>\nnewdata<\/code> parametresi olmadan predict()<\/code> kullan\u0131rsam ne olur?<\/dt>\npredict()<\/code> fonksiyonunu newdata<\/code> parametresi olmadan \u00e7a\u011f\u0131r\u0131rsan\u0131z, varsay\u0131lan olarak modelin e\u011fitildi\u011fi orijinal veri seti \u00fczerinde tahminler yapar. Bu, genellikle modelin e\u011fitim setindeki performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek veya art\u0131k (residuals) de\u011ferlerini hesaplamak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/dd>\nNA<\/code> olarak d\u00f6n\u00fcyor?<\/dt>\nNA<\/code> olarak d\u00f6nmesinin birka\u00e7 nedeni olabilir:<\/p>\n\n
newdata<\/code>'da eksik de\u011ferler (NA<\/code>) bulunmas\u0131.<\/li>\nnewdata<\/code>'daki fakt\u00f6r de\u011fi\u015fkenlerinin, modelin e\u011fitildi\u011fi veri setinde bulunmayan yeni seviyelere sahip olmas\u0131.<\/li>\nnewdata<\/code>'da veri tipi uyu\u015fmazl\u0131klar\u0131 olmas\u0131.<\/li>\n<\/ul>\nnewdata<\/code>'y\u0131 dikkatlice kontrol etmek ve \u00f6n i\u015flemden ge\u00e7irmek \u00f6nemlidir.<\/dd>\npredict()<\/code> fonksiyonu regresyon ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma modelleri i\u00e7in farkl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar m\u0131 verir?<\/dt>\npredict()<\/code> fonksiyonu regresyon ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma modelleri i\u00e7in genellikle farkl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar verir ve bu \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n format\u0131 type<\/code> arg\u00fcman\u0131 ile kontrol edilir. Regresyon modelleri genellikle say\u0131sal tahmin de\u011ferleri (\u00f6rne\u011fin, ev fiyat\u0131) d\u00f6nd\u00fcr\u00fcrken, s\u0131n\u0131fland\u0131rma modelleri s\u0131n\u0131f etiketleri (\u00f6rne\u011fin, \"spam\" veya \"de\u011fil\") veya s\u0131n\u0131f olas\u0131l\u0131klar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, %80 spam olas\u0131l\u0131\u011f\u0131) d\u00f6nd\u00fcrebilir. type<\/code> arg\u00fcman\u0131, bu \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n hangi formatta olaca\u011f\u0131n\u0131 belirtmenizi sa\u011flar.<\/dd>\npredict()<\/code> ile tahmin yaparken h\u0131z \u00f6nemliyse ne yapmal\u0131y\u0131m?<\/dt>\n\n
xgboost<\/code>, lightgbm<\/code> gibi).<\/li>\ndata.table<\/code> gibi optimize edilmi\u015f paketlerden faydalanmak.<\/li>\nparallel<\/code> veya foreach<\/code> paketleri ile).<\/li>\n