Lojistik Ve Linear Regresyon istatistiksel modelleme teknikleri olup, farklı türde problemleri çözmek için kullanılır. Linear regresyon bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılırken, lojistik regresyon ise iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde olasılıkları modellemek için tercih edilir. Linear (doğrusal) regresyon tahminleri nicelik ifade ederken, lojistik regresyon tahminleri iki sınıfın olasılıklarını yansıtır.
Her iki yöntemin kısa açıklaması
Öncelikle Lojistik ve Linear Regresyon metotlarının hangi durumlarda kullanıldığını hızlıca inceleyelim:
- Doğrusal Regresyon (Linear regresyon):
Linear regresyon ile ne amaçlarız
Amaç: Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Temelde, bağımsız değişkenlerin doğrusal bir kombinasyonunu kullanarak bağımlı değişkeni tahmin etmeye çalışır.
Veri Türü: Sürekli ve sayısal değerlere sahip verileri işlemek için kullanılır.
Örnek Uygulama: Bir evin metrekare alanı, oda sayısı gibi özelliklerine dayanarak evin fiyatını tahmin etmek.
Çıktı: Kesirli veya kesirsiz sayılar olabilir, tahmin değeri genellikle bir nicelik ifade eder.
- Lojistik Regresyon:
Lojistik regresyonun amacı ve uygulanışı:
Amaç: İki sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanılır. İki sınıfın ayrımını yapmak üzere olasılıkları modellemek için kullanılır.
Veri Türü: Genellikle kategorik sınıfların (örneğin 0 veya 1) tahmin edilmesinde kullanılır.
Örnek Uygulama: Bir öğrencinin sınav sonucuna dayanarak geçip geçmediğini tahmin etmek.
Çıktı: 0 veya 1 gibi kesirli olmayan değerler, bir olayın gerçekleşme olasılığını temsil eder.
Lojistik ve Linear Regresyon arasındaki en temel farklar girdi ve çıktı türüdür. Doğrusal regresyon bir ilişkiyi modellemek için kullanılırken (örneğin fiyat tahmini), lojistik regresyon ise iki sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanılır (örneğin evet/hayır tahminleri). Doğrusal regresyon çıktısı sürekli sayılar iken, lojistik regresyon çıktısı genellikle iki sınıfın olasılıkları olarak ifade edilir.
Lojistik Ve Linear Regresyon Arasındaki Farklar
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.
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 Ve Linear 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. İkili sonuçları modellemek için lojistik regresyon ve sürekli sonuçları modellemek için doğrusal regresyon kullanılır.
Comparison of Logistic Regression and Linear Regression in Modeling Percentage Data
