Bu sefer elimizde çeşitli evlerin metrekare alanı ve fiyatları olduğunu düşünelim. Elimizdeki veriyi görselleştirirsek, aşağıdaki gibi olabilir:
Grafikteki her bir X noktası farklı bir evi temsil etmektedir. Dikkat edersek noktalar saçılmış olmasına rağmen grafikte yine de bir “pattern” var: Ev büyüdükçe, fiyatı da artmaktadır. Algoritmamızın bu “pattern”i bulmasını ve ev fiyatlarını tahmin ederken kullanmasını istiyoruz.
Sadece grafiğe bakarak verilerin diyagonal bir şerit üzerinde dizildiklerini söyleyebiliriz. Bu fikri genelleştirerek, her evin bu şerit üzerinde bulunma olasığının yüksek olduğunu söyleyebiliriz. Örneğin;
bir evin yeşil X noktasında bulunma olasılığı yüksek, kırmızı X noktasında bulunma olasılığı düşüktür diyebiliriz.
Şimdi, daha da genelleme yaparsak, herhangi bir boyuttaki evin fiyatı ne kadardır? sorusunu sorabiliriz. Açıkça, bu soruya kesin bir cevap bulmak zordur. Ancak, yaklaşık bir çözümü kolaylıkla bulabiliriz. Çözüm için, her noktaya olabildiğince yakın bir doğru çizelim. Bu doğru, kestirici (predictor) olarak adlandırılır.
Kestiricinin lineer olması gerekmez. Herhangi bir fonksiyon olabilir – kuadratik, sinüsoidal, vb. Farklı fonksiyonlar, farklı problemleri çözerken iyi olabilir, burada da iş problemi çözen kişiye kalmaktadır (Kestirim yapmadan önce verileri grafiğe dökmek ipucu verebilir).
Peki elimizdeki veriye en iyi şekilde uyan doğruyu nasıl seçeceğiz? Bir sonraki yazımızda artık kodlama kısmına giriyoruz. Görüşmek üzere.
Kaynaklar