''' Tahmin modellerinin karşılaştırılması
LINEAR REGRESSİON: Veri boyutundan bağımsız olarak doğrusal ilişki kurulur ancak doğrusallık kabulü aynı zamanda hatadır.
POLINOMIAL LINEAR REGRESSİON:Doğrusal olmayan problemleri adresler burda polinom derecesi önemlidir. Derece arttıkça maaliyet artar.
SUPPORT VECTOR REGRESSİON:Doğrusal olmayan modellerde çalışır marjinal değerlere karşı ölçekleme ile dayanıklıdır. Ölçekleme önemlidir.Doğru kernel fonksiyonunun seçilmesi gerekir.
DECISION TREE REGRESSION : Anlaşılır ölçeklemeye ihtiyaç duymayan doğrusal ve doğrusal olmayan problemlerde çalışabilir.Olumsuz tarafı küçük veri kümelerinde ezberleme ihtimali yüksektir.
RANDOM FOREST REGRESSION:Ölçeklemeye ihtiyaç duymz, doğrusal veya doğrusal olmayan problemlerde çalışır. Ezber ve sabit sonuç riski yoktur. Çıktıların yorumu ve görseli daha zordur. '''