Tebrikler!

Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

MODEL

  • Veri $\rightarrow$
  • Bağ fonksiyonu $\rightarrow$
  • Model $\rightarrow$
  • x'te 1 birim artış $\rightarrow$

LOJİSTİK REGRESYON

  • İkili
  • Logit
  • $logit(y) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • $\color{red}{\text{log olasılık oranını}}$ $\beta_1$ kadar artırır

DOĞRUSAL MODEL

  • Sürekli
  • Özdeşlik
  • $y = \beta_0+\beta_1x_1$
  • $\color{red}{y}$'yi $\beta_1$ kadar artırır

POISSON REGRESYONU

  • Sayım
  • Logaritma
  • $log(\lambda) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • $\color{red}{\lambda\text{'yı çarpar}}$ $exp(\beta_1)$ ile
Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

BAŞLICA PYTHON FONKSİYONLARI

  • Modeli uydur
    statmodels $\rightarrow$

DOĞRUSAL MODEL

glm('y ~ x', data)

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Gaussian())

LOJİSTİK REGRESYON

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Binomial())

POISSON REGRESYONU

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Poisson())
Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Sırada ne var...

  • DataCamp kursları
  • Nitelikli başvuru kitapları
    • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies
    • Alan Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis
    • Max Kuhn ve Kjell Johnson, Applied Predictive Modeling
Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Keyifli modellemeler!

Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Preparing Video For Download...