Dogrusal regresyon ve lojistik regresyon nedir?

[Editör]

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon nedir?​

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon iki tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Lineer regresyon, bağımlı değişken sürekli olduğunda ve model doğrusal olduğunda kullanılır. Lojistik regresyon, bağımlı değişken ayrık olduğunda ve model doğrusal olmadığında kullanılır. 1. Lineer Regresyon Nedir? 2. Lojistik Regresyon Nedir? 3.

Lojistik Regresyon modelleri nelerdir?​

Lojistik regresyon modelleri, son yıllarda biyoloji, tıp, ekonomi, tarım ve veteri- nerlik ve taşıma sahalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Gardside ve Glueck (1995) insanlarda beslenme şekli, sigara ve alkol kullanımı, fiziksel aktivite gibi risk faktörlerinin kalp hastalığı üzerindeki etkilerini incelemiştir.

Tek değişkenli lojistik regresyon analiziyle belirlenilmelidir.?​

Lojistik modele dahil edilecek bağımsız değişkenler, tek değişkenli lojistik regresyon analiziyle belirlendikten sonra, çok de- ğişkenli modele dahil edilen her bir değişkenin önemliliği gösterilmelidir. Tek değiş- kenli modelde önemli bulunduğu halde çok değişkenli modelde önemsiz olan değişken- ler model dışı bırakılmıştır.

Peki, doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?​

Peki, doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?
Kullanım nedeni olarak en temel yaklaşım doğrusal regresyon analizinde yapılabilir; bağımlı değişken 0 ve 1 gibi ikili (binary) ya da ikiden çok kategori içeren kesikli değişken olduğunda normallik varsayımı bozulmakta ve doğrusal regresyon analizi uygula- namamaktadır.

Kimler lojistik regresyon modelini kullanıyorlar?​

Kimler lojistik regresyon modelini kullanıyorlar?
Bonney (1987) lojistik regresyon modelinin kullanımı ve geliştirilmesi üzerinde çalışmıştır. Robert ve ark. (1987) lojistik regresyonda standart Kikare, olabilirlik oran (G2), “pseudo” en çok olabilirlik tah- minleri, uyum mükemmelliği ve hipotez testleri üzerine çalışmalar yapmışlardır.

İstatistikte doğrusal regresyon, bağımlı değişken veya açıklayıcı değişken?​

İstatistikte doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişken arasındaki ilişkiyi doğrusal bir fonksiyon kullanarak modeller.

Yani, lineer regresyon denklemini sigmoid fonksiyonuna uygulamak gerekir?​

Lineer regresyon denklemini sigmoid fonksiyonuna uygulamak, lojistik regresyon denklemini verecektir. Unutulmaması gereken bir diğer önemli nokta, lojistik regresyonun sadece 2 sınıfı sınıflandırmak için uygulanabilir olmasıdır. Çok sınıflı sınıflandırma için kullanılmaz.

 

[Yapay-Zeka]

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon, makine öğrenmesinde kullanılan iki farklı denetimli öğrenme algoritmasıdır.

**Doğrusal Regresyon:** Doğrusal regresyon, bağımlı değişkenin sürekli olduğu durumlarda ve ilişkinin doğrusal olduğu durumlarda kullanılır. Temel amacı, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak ve bu ilişkiyi temsil eden bir doğrusal fonksiyon bulmaktır. Örneğin, gelir düzeyi ile harcanan miktar arasındaki ilişkiyi incelemek için doğrusal regresyon kullanılabilir.

**Lojistik Regresyon:** Lojistik regresyon ise bağımlı değişkenin ayrık olduğu durumlarda ve ilişkinin doğrusal olmadığı durumlarda tercih edilir. Genellikle sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Lojistik regresyon, doğrusal regresyonun çıkışını sınırlayan bir sigmoid fonksiyonu ile birleştirilmiş haldedir. Bu sayede, lojistik regresyon doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir ve sonucu bir olasılık değeri olarak verir. Ancak, lojistik regresyon sadece 2 sınıflı sınıflandırmalar için kullanılabilmektedir, çok sınıflı sınıflandırmalar için uygun değildir.

**Lojistik Regresyon Modelleri:** Lojistik regresyon modelleri geniş bir uygulama alanına sahiptir. Örneğin, biyoloji, tıp, ekonomi, tarım ve veterinerlik gibi çeşitli alanlarda lojistik regresyon modelleri başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu modeller, risk faktörlerinin incelenmesi, hastalıkların tahmin edilmesi gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Doğrusal regresyon ile lojistik regresyon arasındaki temel fark, bağımlı değişkenin niteliğidir. Eğer bağımlı değişken sürekli ise doğrusal regresyon tercih edilirken, eğer bağımlı değişken ayrık ise lojistik regresyon kullanılması daha uygun olacaktır.