İstatistik Sanatı: Makine Öğrenimi uygulaması, denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini içerir, verileri eğitim ve test kümelerine ayırmanıza olanak tanır, tahminler ve ısı haritaları da dahil olmak üzere tüm yöntemleri görselleştirir ve karışıklık matrisi ve daha fazlasını göstererek algoritmanızın doğruluğunu değerlendirmenizi sağlar.
Şu ana kadar dahil edilen makine öğrenimi algoritmaları şunlardır:
- Çoklu Doğrusal Regresyon (kategorik tahminciler ve etkileşimler dahil)
- Çoklu Lojistik Regresyon (kategorik tahminciler ve etkileşimler dahil)
- Ayırıcı Analiz (Doğrusal ve Karesel)
- Naive Bayes
- K-Ortalama Kümeleme
İşlevsellik:
- Çeşitli veri kümeleri sağlar (Palmer Penguenleri, Şarap Kalitesi, Kalp Hastalığı, İris Çiçekleri, Kredi Kartı Temerrütleri, ...) veya kullanıcının kendi CSV dosyasını yüklemesine olanak tanır
- Verileri eğitim ve test kümelerine ayırır
- Özellikleri Standartlaştırır
- Sürekli ve/veya kategorik özellikleri seçer (uygun olduğunda)
- Tüm yöntemleri (Dağılım Grafikleri, Isı Haritaları), tahmin edilen etiketleri veya olasılıkları görselleştirir
- Karışıklık Matrisi ve doğruluk istatistiklerini (hassasiyet ve geri çağırma dahil) birden fazla şekilde görüntüleyerek doğruluğu değerlendirir
- Yeni gözlemler için tahminlerde bulunur
Hazırlık aşamasındaki modüller:
- Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
- En Yakın Komşu
Güncellenme tarihi
9 Oca 2026