Tahmin ve Modelleme

Tahmin ve Modelleme


Tahmin ve Modelleme, veri bilimi ve istatistikte gelecekteki eğilimleri ve olayları öngörmek için kullanılan yöntemlerdir.

Zaman Serisi Tahmini​

Zaman serisi tahmini, verilerin zaman içindeki değişimini inceleyerek gelecekteki eğilimleri tahmin eder.

Bu teknikler, veriye dayalı karar alma süreçlerini destekler.

Ekonomik, finansal ve hava durumu tahminlerinde yaygın olarak kullanılır.

ARIMA, SARIMA ve Exponential Smoothing gibi modeller popülerdir.

Zaman Serisi Modelleri​

  • ARIMA
  • SARIMA
  • Exponential Smoothing
  • Mevsimsellik modelleri
  • Kalman filtresi

Regresyon Modelleme​

Regresyon modelleme, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek tahminler yapar.

Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri yaygın olarak kullanılır.

Regresyon modelleri, tahmin için güçlü bir temel sağlar.

Tahmin ve Modelleme: Regresyon Modelleri​

  • Basit doğrusal regresyon
  • Çoklu doğrusal regresyon
  • Polinomal regresyon
  • Lojistik regresyon
  • Ridge ve Lasso regresyonu

Makine Öğrenimi Modelleri​

Makine öğrenimi modelleri, verilerden öngörüler ve tahminler elde etmek için algoritmaları kullanır.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme teknikleri mevcuttur.

Bu modeller, büyük veri analizinde yaygın olarak kullanılır.

Makine Öğrenimi Teknikleri​

  • Denetimli öğrenme
  • Denetimsiz öğrenme
  • Pekiştirmeli öğrenme
  • Yarı denetimli öğrenme
  • Transfer öğrenimi

Tahmin ve Modelleme - Sonuç​

Tahmin ve Modelleme, gelecekteki eğilimleri ve olayları öngörmek için güçlü araçlar sunar. Bu teknikler, veriye dayalı karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynar.

Tahmin ve Modelleme - Öneri​

ExcelDepo, Türkiye'nin en kapsamlı içeriklere sahip Excel platformu olup, sitemizde kullanıcılarımıza sağladığımız bilgiler şunlardır:
İçeriklerimizden yararlanmanız temennisiyle.
 
Üst