teleren/devto huggingface dataset:
Free certifications for developers
Tags: webdev, programming, tutorial, productivity
Published: 2024-04-22 11:11:09


1. **[Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/)**: Microsoft provides free certifications that comprehensively cover various cutting-edge technologies, including Azure, Power Platform, and many more.

2. **[Google Developers Certification](https://developers.google.com/certification)**: This platform offers free certification programs for Google Cloud and Android developers.

3. **[AWS Training and Certification](https://aws.amazon.com/training/)**: Developers interested in cloud computing and AWS services can access free training resources and certification exams.

4. **[Coursera](https://www.coursera.org/)**: Provides numerous free courses from universities and organizations worldwide. While the courses are often free to audit, you can also pay for a certificate upon completion. Coursera also offers financial aid for those who cannot afford the certificate fees.

5. **[edX](https://www.edx.org/)**: Similar to Coursera, edX offers a wide range of free courses from universities and institutions. Many of these courses are free to audit, and you can opt for a verified certificate for a fee.

6. **[GitHub Learning Lab](https://lab.github.com/)**: Offers various free courses and learning paths for developers, covering topics such as GitHub Actions, GitHub Pages, and more.

7. **[FreeCodeCamp Certifications](https://www.freecodecamp.org/learn/)**: Provides free certifications in web development, responsive web design, JavaScript algorithms and data structures, and more.

8. **[Cisco Networking Academy](https://www.netacad.com/)**: Offers free courses and certifications in networking, cybersecurity, and Internet of Things (IoT) technologies.

9. **[Codecademy](https://www.codecademy.com/)**: While primarily a paid subscription platform, Codecademy does offer some free courses. Completing these won't result in a formal certification but can still be valuable for learning.

Make sure to verify the credibility of the certification providers and ensure that the certification aligns with your career goals and interests.
Success Awaits: Pass the AI-900 Exam with Ease
Published: 2024-04-22 11:11:08

 Explore [AI-900]( https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/) additional study materials such as online courses, textbooks, and practice exams. Platforms like Coursera, Udemy, and Pluralsight offer courses specifically tailored to the AI-900 exam. 

 Join Study Groups: Engage with peers who are also preparing for the exam. Join online forums, study groups, or communities where you can exchange knowledge, discuss [AI-900 Exam]( https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/) concepts, and support each other throughout the preparation process. Create a Study Plan: Develop a structured study plan that outlines your study goals, timelines, and milestones. 

Allocate dedicated time each day for study sessions and adhere to your schedule [AI-900 Dumps]( https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/) consistently. Tips for Exam Day On the day of the exam, it's normal to feel nervous, but with proper preparation and confidence, you can perform your best. 

Success in Test Prep Exam: [AI-900 Certification]( https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/)
{2024} Test Prep Exam Material:  [AI-900 Exam Questions]( https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/)
CLICK HERE FOR MORE INFO>>>>>>>>>>>>>>>   https://dumpsboss.com/microsoft-exam/ai-900/
What is Grass, Web3 airdrop, Extra income
Published: 2024-04-22 08:29:37

## About Grass

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xsmnsm8pcxhvgr1idflm.png)


Grass is a platform that allows users to monetize their unused internet bandwidth.

To use Grass, users simply need to install Grass extension on your PC and connect to the Wynd Network. Businesses can then purchase access to unused network resources, and Grass will collect a portion of the payment and distribute it to users as “Grass points”.

Grass Airdrop Potential
The Grass token has already been confirmed, and there is a high possibility of an airdrop. This is mentioned in the FAQ. Currently, it is in the phase of earning Grass points, so it is a good idea to do it early.

Grass has raised $4.5 million in funding from investors such as Polychain Capital and No Limit Holdings. By the way, the founder of No Limit Holdings is a director of Binance US and a director of CoinMarketCap.

### Grass Airdrop Guide
1. Register for [Grass](https://app.getgrass.io/register/?referralCode=ng8IhzG5VKQtFkI)

2. Install the extension

3. Connect

**1.Register for Grass**
To register, enter your email address and password. Currently, you cannot register without an invitation code. If you have one, please use the following [link](https://app.getgrass.io/register/?referralCode=ng8IhzG5VKQtFkI).

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xguxkb76jnosn3ct6vvx.png)

**2.Install the extension**
Once you have installed the extension, please log in with your registered email address and password.

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k9unv4hmafq9z155klym.png)

**3.Connect**
If the installation is complete and you are automatically connected, you don’t need to do the following. If you are not connected, please try the following.

1. Open the extension.
2. Click Reconnect from the menu in the upper right corner.
3. If you are connected successfully, check the Grass dashboard.
4. Grass points will automatically increase.

Open the extension and click “Reconnect” from the menu in the upper right corner.
The state of being connected successfully.
It can be confirmed that the connection is successful.
It can be confirmed that Grass points are increasing.

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/br0argbg37x7ntr24zoj.png)

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1vijwy8slsfkz7wklnqw.png)
Ibuprofeno.py💊| #87: Explica este código Python
Tags: programming, beginners, python, spanish
Published: 2024-04-22 11:00:00

## **<center>Explica este código Python</center>**
#### <center>**Dificultad:** <mark>Fácil</mark></center>

```py
cadena = "Hola mundo"
print(f"{cadena=}")
```

👉 **A.** `{cadena=}`
👉 **B.** `cadena='Hola mundo'`
👉 **C.** `Hola mundo`
👉 **D.** `SyntaxError`

---

{% details **Respuesta:** %} 

👉 **B.** `cadena='Hola mundo'`

Desde Python 3.8 podemos usar los f-string no solo para interpolar variables o dar formato, sino que también tenemos la posibilidad de usarlos para hacer debugging del código.

Esto se logra agregando el signo `=` al la variable que queramos imprimir. De esta manera no solo imprimimos su valor, sino también el nombre de la variable y su respectivo valor en ese momento de la ejecución.  


{% enddetails %}
Getting an error when using @ValidateNested decorator in NestJs
Tags: nestjs, node
Published: 2024-04-22 10:51:38

Hi, I'm working on an backend application which is using NestJs framework. Recently I updated the libraries and the class-validator library from 0.14.0 to 0.14.1 and mongo library from 6.0.0 to 6.5.0.
After this update I am getting this error when trying to validate an array of ObjectId. 

[Nest] 60017  - 04/22/2024, 1:07:48 PM   ERROR Error [ERR_INTERNAL_ASSERTION]: Error: BSONError: Cannot create Buffer from undefined
    at Object.toLocalBufferType 
    at Object.toHex 
    at ObjectId.toHexString 
    at ObjectId.inspect 
    at ObjectId.[nodejs.util.inspect.custom] 
    at formatValue (node:internal/util/inspect:782:19)
    at formatProperty (node:internal/util/inspect:1819:11)
    at formatArray (node:internal/util/inspect:1645:17)
    at formatRaw (node:internal/util/inspect:1027:14)
    at formatValue (node:internal/util/inspect:817:10)
This is caused by either a bug in Node.js or incorrect usage of Node.js internals.
Please open an issue with this stack trace at https://github.com/nodejs/node/issues

```
@ApiProperty({ type: [ObjectId], required: false })
  @Transform(Transformers.objectIdJSONTransformer, {
    toClassOnly: true,
  })
  @IsOptional()
  @IsArray()
  @ValidateNested({ each: true })
  @Type(() => ObjectId)
  podsIds?: ObjectId[];
```
Need to mention that the @ValidateNested decorator is working on other validations which are objects. Thank you!
Web Development Framework Showdown: Choosing the Right Tech Stack for Your Project
Tags: webdev, webdevelopmentframework, webdevelopmentservices
Published: 2024-04-22 10:51:35

In this article, we explore different **[web development frameworks](https://trigvent.com/best-web-development-framework/)**, like Django, React.js, Vue.js, and Flask. We break down their features, benefits, and considerations, helping you choose the right one for your project. 
We emphasize the importance of performance testing, community support, documentation quality, and security features. By the end, you'll have a better understanding of which framework suits your needs best.
dummy variables
Tags: python, machinelearning
Published: 2024-04-22 10:50:17

Makine öğrenmesinde kukla değişkenler (dummy variables), genellikle kategorik değişkenleri sayısal formata dönüştürmek için kullanılır. Bu, birçok makine öğrenmesi algoritması gibi algoritmaların sadece sayısal girdilerle çalışabilmesi nedeniyle gereklidir.

Kukla değişkenler, bir kategorik değişkenin her bir seviyesini temsil eden yeni özellikler oluşturur. Örneğin, bir 'Renk' özelliğiniz varsa ve bu 'Kırmızı', 'Mavi' ve 'Yeşil' değerlerini alıyorsa, bu tek bir kategorik değişkeni üç kukla değişkene dönüştürebiliriz: 'Renk_Kırmızı', 'Renk_Mavi' ve 'Renk_Yeşil'. Bu kukla değişkenler 0 veya 1 değerini alır - eğer orijinal özellik o seviyedeyse 1, değilse 0.

Python'daki pandas kütüphanesi, get_dummies() fonksiyonu ile kolayca kukla değişkenler oluşturmanızı sağlar. Örneğin:

```
import pandas as pd

# Kategorik bir veri seti oluşturalım
df = pd.DataFrame({
  'A': ['kırmızı', 'mavi', 'yeşil', 'kırmızı', 'mavi', 'yeşil'],
  'B': ['elma', 'muz', 'elma', 'muz', 'elma', 'muz']
})

# Kukla değişkenler oluşturalım
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B'])

print(df_dummies)
```


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6i74eh9smfpn6yndijd2.png)



Bu kod, A ve B sütunları için kukla değişkenler oluşturur ve sonucu yeni bir DataFrame olarak döndürür.
Linear regression
Published: 2024-04-22 10:45:25

Lineer regresyon, istatistik ve makine öğrenmesinde kullanılan basit bir tahmin modelidir. Bu model, bağımlı değişken (hedef) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (özellikler) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.

Lineer regresyon, adından da anlaşılabileceği gibi, bir doğru çizgi (2 boyutlu durumda) veya bir düzlem (3 boyutlu durumda) gibi bir "lineer" model oluşturur.

Model, aşağıdaki formülle ifade edilir:

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn + e
Bu formülde:

y, tahmin edilmek istenen bağımlı değişkeni,
b0, y eksenini kestiği nokta (intercept),
b1, b2, ..., bn, bağımsız değişkenlerin katsayıları (slope),
x1, x2, ..., xn, bağımsız değişkenleri,
e ise hata terimini temsil eder.
Lineer regresyonun amacı, gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki toplam kare farkının (hata terimlerinin kareleri toplamı) minimum olduğu katsayıları (b0, b1, ..., bn) bulmaktır. Bu yönteme en küçük kareler yöntemi denir.

Lineer regresyon genellikle sürekli değerleri tahmin etmek için kullanılır, örneğin bir evin fiyatını, bir ürünün satış miktarını, bir kişinin yaşını vb. tahmin etmek için kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde lineer regresyon genellikle Python'un Scikit-learn kütüphanesi kullanılarak yapılır. İşte bir örnek:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import pandas as pd

# Veri setini yükle
df = pd.read_csv('veri_seti.csv') # 'veri_seti.csv' yerine gerçek veri setinin yolunu yazın

# Bağımsız ve bağımlı değişkenleri ayır
X = df[['ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3']] # 'ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3' yerine gerçek özellik isimlerini yazın
y = df['hedef'] # 'hedef' yerine gerçek hedef değişkenin ismini yazın

# Veri setini eğitim ve test setlerine ayır
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Lineer regresyon modelini oluştur ve eğit
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, y_train)

# Test seti üzerinde tahmin yap
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Modelin performansını değerlendir
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))  
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))  
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

```

Bu kod, bir CSV dosyasından veri yükler, veriyi eğitim ve test setlerine ayırır, bir lineer regresyon modeli oluşturur ve eğitir, test seti üzerinde tahmin yapar ve son olarak modelin performansını değerlendirir.

Not: Yukarıdaki kodda 'veri_seti.csv', 'ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3' ve 'hedef' yer tutuculardır. Bunları kendi veri setinizin yoluna ve özellik/hedef isimlerine göre değiştirmeniz gerekmektedir.
Expert Audi Repair Services in Dubai
Tags: audi, repair, bestaudi, services
Published: 2024-04-22 10:40:00



## Comprehensive Audi Repair Solutions

When it comes to **[Audi repair in Dubai](https://makautocare.com)**, trust Mak Auto Care to deliver top-notch services tailored to your vehicle's needs. Our team of skilled technicians specializes in providing comprehensive solutions for all your Audi repair requirements.

## Wide Range of Services Offered

At Mak Auto Care, we offer a wide range of services to ensure your Audi runs smoothly on Dubai roads. From routine maintenance to complex engine repairs, we've got you covered. Our services include:

## 1. Audi Engine Repair:
 Our experienced mechanics are equipped to diagnose and repair any issues with your Audi's engine, ensuring optimal performance and efficiency.

## 2. Audi Transmission Repair:
 Is your Audi experiencing transmission problems? Trust our experts to diagnose and fix any issues, keeping your vehicle running smoothly.

## 3. Audi Service and Maintenance:
 Regular servicing is crucial to maintaining the performance and longevity of your Audi. Our comprehensive service packages cover everything from oil changes to brake inspections.

## Why Choose Mak Auto Care?

## 1. Experienced Technicians: 
Our team consists of highly trained technicians with years of experience in repairing Audi vehicles. You can trust us to deliver quality service every time.

## 2. State-of-the-Art Facility:
 We utilize the latest tools and equipment to ensure efficient and accurate repairs for your Audi.

## 3. Genuine Parts: 
We use only genuine Audi parts in all our repairs, ensuring compatibility and reliability for your vehicle.

## 4. Customer Satisfaction:
 At Mak Auto Care, customer satisfaction is our top priority. We strive to exceed your expectations with every repair job.

## Contact Us Today

Don't let Audi repair issues hold you back. Contact Mak Auto Care today for expert solutions tailored to your needs. With our comprehensive services and experienced technicians, your Audi will be back on the road in no time.
How to Use Snap and Flatpak on Ubuntu
Published: 2024-05-16 07:20:27

---
title: How to Use Snap and Flatpak on Ubuntu
published: true
date: 2024-04-22 10:37:52 UTC
tags: 
canonical_url: https://fanny.hashnode.dev/how-to-use-snap-and-flatpak-on-ubuntu
---

As Linux continues to evolve, the need for more flexible and secure application distribution methods becomes paramount.

In this guide, I will walk you through using Snap and Flatpak on Ubuntu. Both are innovative package managers designed to simplify application installation and management.

## Understanding Snap and Flatpak

**Snap** is a package management system that Canonical developed to allow you to install and run applications in a sandboxed environment. This method ensures that software runs consistently across different systems.

**Flatpak** is a similar tool that focuses on providing a universal software deployment system. It isolates apps from the rest of the system using containers, ensuring that they don't interfere with each other or the underlying system.

## Advantages of Using Snap and Flatpak

### **Advantages of Snap**

- **Automatic Updates:** Snap applications update automatically.

- **Sandboxing:** Applications run in a secure, isolated environment, reducing the risk of system-wide issues.

- **Cross-Platform Compatibility:** Snaps can run on any Linux distribution that supports Snapd, the service that handles Snap packages.

### **Advantages of Flatpak**

- **Flatpak Flathub:** A vast repository of Flatpak applications.

- **Compatibility:** Works across various Linux distributions.

- **Development-Friendly:** Makes it easier for developers to distribute their applications directly to users.

## Installing and Managing Snaps on Ubuntu

1. **Install Snap:** Ubuntu comes with Snap pre-installed. If it's not installed, you can install Snap by running:

2. **Search for Snap Packages:** To find available Snap packages, use:

3. **Install a Snap Package:** To install a Snap package, execute:

4. **Update Snap Packages:** Snaps update automatically, but if you wish to manually update all installed Snaps, run:

5. **Remove a Snap Package:** To remove an installed Snap, use:

## Installing and Managing Flatpak on Ubuntu

1. **Install Flatpak:** To install Flatpak, execute:

2. **Add the Flathub Repository:** Flathub is the main repo for Flatpak apps. Add it by running:

3. **Search for Flatpak Applications:** Search for applications with:

4. **Install a Flatpak Application:** To install a Flatpak application from Flathub, use:

5. **Update Flatpak Applications:** To update all installed Flatpak applications, run:

6. **Remove a Flatpak Application:** To remove an installed Flatpak, execute:

### Final Thoughts

Both Snap and Flatpak safeguard your system, streamline application updates, and extend compatibility across different Linux distributions. By following this guide, you can confidently manage your software using these modern tools.
Simple tips for predictable code
Tags: python
Published: 2024-04-22 10:25:35

Functional programming is a complex topic in Python, but here are simple rules, that anyone can stick to and write more reliable and readable functions from my 4y+ experience:

1. Write type annotations.
2. Do not mutate input data.
3. Use less classes.

![simple example](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sxw02e8xaey99nxie4uk.png)

That's it!

P.S. Yes, there are standard and 3rd party libraries which can enhance productivity, but see tips above as a general rule and common ground.
Linear regression
Published: 2024-04-22 10:21:08

Lineer regresyon, istatistik ve makine öğrenmesinde kullanılan basit bir tahmin modelidir. Bu model, bağımlı değişken (hedef) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (özellikler) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.

Lineer regresyon, adından da anlaşılabileceği gibi, bir doğru çizgi (2 boyutlu durumda) veya bir düzlem (3 boyutlu durumda) gibi bir "lineer" model oluşturur.

Model, aşağıdaki formülle ifade edilir:
y= b + a*x   (basit lineer regresyon.)

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn + e   (çoklu lineer regresyon)
Bu formülde:

y, tahmin edilmek istenen bağımlı değişkeni,
b0, y eksenini kestiği nokta (intercept),
b1, b2, ..., bn, bağımsız değişkenlerin katsayıları (slope),
x1, x2, ..., xn, bağımsız değişkenleri,
e ise hata terimini temsil eder.


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p59x7ivwkb3npl5fmdcb.png)



Lineer regresyonun amacı, gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki toplam kare farkının (hata terimlerinin kareleri toplamı) minimum olduğu katsayıları (b0, b1, ..., bn) bulmaktır. **Bu yönteme en küçük kareler yöntemi denir.**

Lineer regresyon genellikle sürekli değerleri tahmin etmek için kullanılır, örneğin bir evin fiyatını, bir ürünün satış miktarını, bir kişinin yaşını vb. tahmin etmek için kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde lineer regresyon genellikle Python'un Scikit-learn kütüphanesi kullanılarak yapılır. İşte bir örnek:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import pandas as pd

# Veri setini yükle
df = pd.read_csv('veri_seti.csv') # 'veri_seti.csv' yerine gerçek veri setinin yolunu yazın

# Bağımsız ve bağımlı değişkenleri ayır
X = df[['ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3']] # 'ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3' yerine gerçek özellik isimlerini yazın
y = df['hedef'] # 'hedef' yerine gerçek hedef değişkenin ismini yazın

# Veri setini eğitim ve test setlerine ayır
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Lineer regresyon modelini oluştur ve eğit
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, y_train)

# Test seti üzerinde tahmin yap
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Modelin performansını değerlendir
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))  
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))  
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

```

Bu kod, bir CSV dosyasından veri yükler, veriyi eğitim ve test setlerine ayırır, bir lineer regresyon modeli oluşturur ve eğitir, test seti üzerinde tahmin yapar ve son olarak modelin performansını değerlendirir.
Linear regression
Published: 2024-04-22 10:21:07

Lineer regresyon, istatistik ve makine öğrenmesinde kullanılan basit bir tahmin modelidir. Bu model, bağımlı değişken (hedef) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (özellikler) (özellik diyince bağımsız değişkenler aklınıza gelebilir) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.

Lineer regresyon, adından da anlaşılabileceği gibi, bir doğru çizgi (2 boyutlu durumda) veya bir düzlem (3 boyutlu durumda) gibi bir "lineer" model oluşturur.

Model, aşağıdaki formülle ifade edilir:

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn + e
Bu formülde:

y, tahmin edilmek istenen bağımlı değişkeni,
b0, y eksenini kestiği nokta (intercept),
b1, b2, ..., bn, bağımsız değişkenlerin katsayıları (slope),
x1, x2, ..., xn, bağımsız değişkenleri,
e ise hata terimini temsil eder.
Lineer regresyonun amacı, gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki toplam kare farkının (hata terimlerinin kareleri toplamı) minimum olduğu katsayıları (b0, b1, ..., bn) bulmaktır. Bu yönteme en küçük kareler yöntemi denir.

Lineer regresyon genellikle sürekli değerleri tahmin etmek için kullanılır, örneğin bir evin fiyatını, bir ürünün satış miktarını, bir kişinin yaşını vb. tahmin etmek için kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde lineer regresyon genellikle Python'un Scikit-learn kütüphanesi kullanılarak yapılır. İşte bir örnek:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import pandas as pd

# Veri setini yükle
df = pd.read_csv('veri_seti.csv') # 'veri_seti.csv' yerine gerçek veri setinin yolunu yazın

# Bağımsız ve bağımlı değişkenleri ayır
X = df[['ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3']] # 'ozellik1', 'ozellik2', 'ozellik3' yerine gerçek özellik isimlerini yazın
y = df['hedef'] # 'hedef' yerine gerçek hedef değişkenin ismini yazın

# Veri setini eğitim ve test setlerine ayır
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Lineer regresyon modelini oluştur ve eğit
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, y_train)

# Test seti üzerinde tahmin yap
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Modelin performansını değerlendir
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))  
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))  
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

```

Bu kod, bir CSV dosyasından veri yükler, veriyi eğitim ve test setlerine ayırır, bir lineer regresyon modeli oluşturur ve eğitir, test seti üzerinde tahmin yapar ve son olarak modelin performansını değerlendirir.