lojistik regresyon, lojistik regresyon modelleri, ikili lojistik regresyon, çok terimli lojistik regresyon, sıralı lojistik regresyon, çoklu lojistik regresyon
/

Lojistik Regresyon Nedir?

10 dakikalık içerik

Lojistik Regresyon Nedir?

Lojistik regresyon veri biliminde önemli bir araçtır. Lojistik regresyon bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin edilmesine olanak tanır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama alanı vardır.

Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Öngörülen olasılığı 0 ile 1 arasında bir değere eşleyen bir sigmoid eğrisi olan lojistik fonksiyona dayanır.

Lojistik regresyon modelleri, bağımlı değişken (bir olayın meydana gelme olasılığı) ile bağımsız değişkenler (olasılığı tahmin etmek için kullanılan değişkenler) arasındaki ilişkiyi tanımlayan en uygun eğriyi bulma fikrine dayanır. Model, tahmin edilen olasılıklar göz önüne alındığında gözlemlenen verilerin olasılığını maksimize eden bir optimizasyon algoritması kullanılarak uydurulur ve ortaya çıkan model, değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan matematiksel bir denklemdir.

Lojistik regresyon, analistlerin bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin etmesine izin verdiği için veri biliminde yararlıdır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.

Genel olarak, lojistik regresyon, ikili sonuçları modellemek ve bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Lojistik fonksiyona dayalıdır ve tahmin edilen olasılıklar göz önüne alındığında gözlemlenen verilerin olasılığını maksimize eden bir optimizasyon algoritması kullanılarak uygundur.

Lojistik regresyon için genel formül şu şekildedir:

p = 1 / (1 + e^-(b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn))

nerede:

p, meydana gelen olayın tahmin edilen olasılığıdır

b0 kesme terimidir

b1, b2, …, bn bağımsız değişkenler x1, x2, …, xn için katsayılardır

x1, x2, …, xn bağımsız değişkenlerdir

e, yaklaşık olarak 2,71828’e eşit olan matematiksel sabittir

Bu formülde, bağımsız değişkenler (x1, x2, …, xn), karşılık gelen katsayıları (b1, b2, …, bn) ile çarpılır ve kesme terimi (b0) ile toplanır. Sonuç, lojistik fonksiyondan (1 / (1 + e^-z)) geçirilir, burada z, bağımsız değişkenlerin ve kesme teriminin toplamının sonucudur. Lojistik fonksiyonun çıktısı, 0 ile 1 arasında değişen, meydana gelen olayın tahmin edilen olasılığıdır.

Genel olarak, lojistik regresyon için genel formül, bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Lojistik fonksiyona dayalıdır ve bir kesme terimi ve bağımsız değişkenler için katsayılar içerir.

Lojistik Regresyon Türleri

Aşağıdakiler de dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan birkaç farklı lojistik regresyon türü vardır:

  • İkili lojistik regresyon: İkili lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı (örn. müşteri kaybı) veya iki kategoriden birine sınıflandırma (örn. dolandırıcılık veya dolandırıcılık değil) gibi ikili bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
  • Çok terimli lojistik regresyon: Çok terimli lojistik regresyon, ikiden fazla kategoriye sahip kategorik bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılır (örneğin, bir müşterinin üç farklı üründen birini seçme olasılığı).
  • Sıralı lojistik regresyon: Sıralı lojistik regresyon, bir müşterinin bir ürünü 1 ila 5 arasında derecelendirme olasılığı gibi sıralı bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
  • Çoklu lojistik regresyon: Bir olayın meydana gelme olasılığını tahmin etmek için kullanılan birden fazla bağımsız değişken olduğunda çoklu lojistik regresyon kullanılır.

Genel olarak, kullanılacak lojistik regresyonun türü, tahmin edilen sonucun doğasına ve kullanılan bağımsız değişkenlerin sayısına bağlıdır. İkili lojistik regresyon, ikili bir sonucu tahmin etmek için uygundur, multinomial lojistik regresyon, ikiden fazla kategoriye sahip kategorik bir sonucu tahmin etmek için uygundur, sıralı lojistik regresyon, sıralı bir sonucu tahmin etmek için uygundur ve çoklu lojistik regresyon, birden çok bağımsız değişken olduğunda uygundur.

Lojistik Regresyon Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?

Lojistik regresyon, veri biliminde önemli bir araçtır çünkü analistlerin bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin etmesine olanak tanır. Bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir ve tahmin edilen olasılığı eşleyen bir sigmoid eğrisi olan lojistik fonksiyona dayanır. 0 ile 1 arasında bir değer.

Lojistik regresyon, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli veri bilimi uygulamalarında sıklıkla kullanılır:

  • Müşteri davranışını tahmin etme: Lojistik regresyon, bir müşterinin satın alma veya bir hizmete kaydolma gibi belirli bir eylemi gerçekleştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, pazarlama kampanyalarını veya kişiselleştirilmiş önerileri hedeflemek için yararlı olabilir.
  • Tıbbi bir durumun olasılığını tahmin etmek: Lojistik regresyon, bir hastanın yaş, cinsiyet ve tıbbi geçmiş gibi risk faktörlerine dayalı olarak belirli bir tıbbi durum geliştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, doktorların belirli koşullar için yüksek risk altındaki hastaları belirlemesine ve önleyici tedbirler almasına yardımcı olabilir.
  • Kredi temerrüdü olasılığını tahmin etme: Lojistik regresyon, bir borçlunun kredi geçmişine ve diğer risk faktörlerine dayalı olarak bir krediyi temerrüde düşürme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, borç verenlerin yüksek riskli borçluları belirlemesine ve borç verme politikalarını buna göre ayarlamasına yardımcı olabilir.

Bir cevap yazın

Your email address will not be published.