rf-regression-R-tr.qmd

---
title: "R ile Rastgele Orman Regresyonu"
format: html
typora-copy-images-to: images
---

```{r}
#| warning: false
# Gerekli kütüphaneleri yükle
library(randomForest)
library(ggplot2)

set.seed(123)

data <- mtcars
```

# Veriyi eğitim ve test setlerine ayır (Train/test split)

```{r}
train_indices <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[-train_indices, ]
```

# Rastgele Orman modeli eğitimi ve tahmin yapılması

```{r}
rf_model <- randomForest(mpg ~ ., data = train_data, ntree = 500)

predictions <- predict(rf_model, newdata = test_data)

```

# RMSE hesapla

RMSE: Root mean square error (Kök Ortalama Kare Hatası)

```{r}
rmse <- sqrt(mean((test_data$mpg - predictions)^2))
cat("Kök Ortalama Kare Hatası:", rmse, "\n")

```

# Gerçek ve tahmin edilen değerler

```{r}
ggplot(data.frame(actual = test_data$mpg, predicted = predictions), aes(x = actual, y = predicted)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, color = "red", linetype = "dashed") +
  labs(x = "Gerçek Değerler", y = "Tahmin Edilen Değerler", title = "Rastgele Orman Regresyonu: Gerçek ve Tahmin Edilen")
```

# Özellik önemi

```{r}
importance <- importance(rf_model)
print(importance)
```

# Özellik önemi - figür

```{r}
importance_df <- data.frame(feature = rownames(importance), importance = importance[, 1])
ggplot(importance_df, aes(x = reorder(feature, importance), y = importance)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(x = "Özellikler", y = "Önem", title = "Rastgele Orman: Özellik Önemi")

```

Alternatif kaynak: http
s://hackernoon.com/random-forest-regression-in-r-code-and-interpretation