Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Fark
Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasında birkaç önemli fark vardır:
- Sonuç: Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasındaki temel fark, tahmin edilen sonucun türüdür. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılırken doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır.
- Öngörülen değerler: Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki diğer bir önemli fark, tahmin edilen değerlerin aralığıdır. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda tahmin edilen değerler ise veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir.
- Model formu: Modellerin formu da lojistik ve lineer regresyon arasında farklılık gösterir. Lojistik regresyon modelleri, tahmin edilen olasılığı 0 ile 1 arasında bir değere eşleyen bir sigmoid eğri olan lojistik fonksiyona dayalıdır. Öte yandan doğrusal regresyon modelleri, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir denkleme dayalıdır. ve bağımsız değişkenler.
Genel olarak, lojistik regresyon ve lineer regresyon, farklı sonuç türlerini modellemek için kullanılan iki farklı istatistiksel tekniktir. İkili sonuçları modellemek için lojistik regresyon kullanılırken, sürekli sonuçları modellemek için doğrusal regresyon kullanılır. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda tahmin edilen değerler ise sürekli değerlerdir. Lojistik regresyon modellerinin lojistik fonksiyona dayalı olması ve doğrusal regresyon modellerinin doğrusal bir denkleme dayalı olması ile modellerin biçimi de farklılık gösterir.
Lojistik Regresyon İle Lineer Regresyon Arasındaki Benzerlikler
Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasında birkaç benzerlik vardır:
- Her iki teknik de bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır: Hem lojistik hem de doğrusal regresyon, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Her iki durumda da amaç, değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan en uygun eğriyi veya çizgiyi bulmaktır.
- Her iki teknik de bir optimizasyon algoritması kullanılarak uygundur: Lojistik ve doğrusal regresyon modellerinin her ikisi de, belirli bir amaç fonksiyonunu en aza indiren veya en üst düzeye çıkaran bir optimizasyon algoritması kullanılarak uygundur. Lojistik regresyon için amaç fonksiyonu, tahmin edilen olasılıklar göz önüne alındığında gözlenen verilerin olasılığı iken, doğrusal regresyon için amaç fonksiyonu, bağımlı değişkenin tahmin edilen ve gözlenen değerleri arasındaki farkların karelerinin toplamıdır.
- Tahmin için her iki teknik de kullanılabilir: Bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminler yapmak için hem lojistik hem de doğrusal regresyon kullanılabilir. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda ise tahmin edilen değerler veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir.
Genel olarak, lojistik regresyon ve lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel tekniklerdir. Her ikisi de bir optimizasyon algoritması kullanılarak uygundur ve her ikisi de tahmin için kullanılabilir. İki teknik arasındaki temel fark, tahmin edilen sonucun türüdür; ikili sonuçları modellemek için lojistik regresyon ve sürekli sonuçları modellemek için doğrusal regresyon kullanılır.
