Shiny ile Makine Öğrenmesi Web Uygulamaları: Doğrusal Regresyon
(No Ratings Yet)
Loading...“A Few Clicks Machine Learning with Shiny”
Shiny ile Web Uygulamaları tasarlamak için bundan önceki yazılarımda Shiny’nin özelliklerinden ve fonksiyon yapısından bahsettim.
İlgili video serisi : https://www.youtube.com/watch?v=1unc-AO5ahQ&list=PLkbyF4y0lKkBv0L0OQekBFyChOzBR71et
Kullanılan Fonksiyonlar : https://github.com/MustafaNayansak/shiny
Artık bu çalışmalarımızın meyvesini almak için yeterli bilgilere sahibiz. Bu yazımda, Doğrusal Regresyon Analizi yapan bir arayüz tasarlayacağız.
Arayüzün İçeriği;
1- .csv uzantılı bir veriyi çekmek
2- R da bulunan hazır veri setlerinden yararlanma
3- Değişken seçme/ekleme/çıkarma işlemleri
4- Doğrusal Regresyon modeli kurulması
5- Kurulan model için anlamsız değişkenlerin belirlenmesi
6- Anlamlı verilerle modelin kurulması ve modelin anlamlılığının ölçülmesi
7- Veriyi train-test olarak ayırmak
8- Eğitim verisi ile modeli eğitmek ve test seti ile tahminleme yapmak
9- Yapılan tahminin çeşitli metriklerle değerlendirilmesi
10- Tahmin verisinin .csv olarak kaydedilmesi
Ve genel motivasyonumuz bu analizi bir iki tıklamayla yapabiliyor olmak olacak. Aşağıda tüm bu süreci beraber işlediğimiz bir Youtube videosu, kullandığımız tüm fonksiyonlara da ulaşabileceğiniz Github linki mevcut.
Kaynak Kodları
Shiny, açık kaynak kodlu bir programlama dili olan R dilinin bir paketidir. Dolayısıyla açık kaynak kod olayının nimetlerinden yararlanmak, şirketlerin iş zekası toolları oluşturma aşamasında Web Arayüzü ihtiyaçlarını Shiny gibi bir alternatif ile karşılayabileceklerini göstermek, bu konuda geliştirmeler yapan topluluklar oluşturmak istiyorsak öncelikle elimizi taşın altına koymalı ve üretmeliyiz.
Okuduğunuz için teşekkürler.
![](https://www.veribilimiokulu.com/wp-content/uploads/2020/05/logo-e1590873495165.png"){kind=logo}