Bu ödevde, basit bir lineer regresyon modeli için gradient descent algoritmasını uygulamamız istendi. Verilen araba fiyat tahmini veri kümesini kullanarak, araba fiyatını tahmin etmek için bir model eğittik.
Verileri pandas dataframe'ine yükledik;Eksik verileri ortalama ile doldurduk;"brand" sütununu one-hot encoding ile sayısal hale dönüştürdük. X_train ve y_train'i ayırdık. predict, compute_cost, update_weights fonksiyonlarını oluşturduk. learning_rate değerini belirledik. Gradient descent algoritmasını 1000 iterasyon boyunca çalıştırdık. Son iterasyondaki w ve b değerlerini yazdırdık
Elde edilen modelin doğruluğu %75 civarındaydı. Farklı öğrenme oranları denedik ve en iyi sonucu 0.01 öğrenme oranı ile elde ettik. Modelin hata fonksiyonu, eğitim sırasında azaldı.
Gradient descent, basit bir lineer regresyon modeli eğitmek için etkili bir algoritmadır. Öğrenme oranı, algoritmanın performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Daha fazla veri ve özellik kullanarak modelin doğruluğunu artırmak mümkündür.