Tahmine Dayalı Modelleme Nedir?
Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren istatistiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerin gelecekteki olaylar hakkında bilinçli tahminler yapmak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır.
Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir sistemin veya sürecin matematiksel bir temsili olan bir model oluşturmayı içerir. Model, modele uyması için kullanılan bir veri koleksiyonu olan bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Model daha sonra, eğitim verilerinde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır.
Tahmine dayalı modelleme, karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için finans, pazarlama, sağlık ve ulaşım gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Tahmine dayalı modellemenin kullanıldığı yollara ilişkin bazı örnekler şunları içerir:
- Dolandırıcılık tespiti: Tahmine dayalı modeller, dolandırıcılık faaliyetine işaret edebilecek verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
- Müşteri kaybı tahmini: Tahmini modeller, hangi müşterilerin hizmetlerini iptal etme veya bir ürünü kullanmayı bırakma olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için kullanılabilir ve bu da elde tutma stratejileri hakkında bilgi verebilir.
- Hisse senedi fiyatı tahmini: Tahmini modeller, geçmiş verilere ve diğer faktörlere dayalı olarak hisse senetlerinin gelecekteki fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir.
- Talep tahmini: Tahmine dayalı modeller, geçmiş verilere ve diğer faktörlere dayalı olarak ürün veya hizmetlere yönelik gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılabilir.
Genel olarak, tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için güçlü bir araçtır ve karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Tahmine Dayalı Modelleme Teknikleri Nelerdir?
Tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır ve kullanılan spesifik teknik veya tekniklerin kombinasyonu, gerçekleştirilen göreve ve uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır. Tahmine dayalı modellemede kullanılan bazı yaygın teknikler şunları içerir:
- Regresyon: Regresyon, bir veya daha fazla öngörücü değişkene dayalı olarak sürekli bir sonucu tahmin etmek için kullanılan bir tekniktir. Tahmin değişkenleri ile sonuç arasındaki ilişkiyi tanımlayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır.
- Sınıflandırma: Sınıflandırma, bir veya daha fazla öngörücü değişkene dayalı olarak kategorik bir sonucu tahmin etmek için kullanılan bir tekniktir. Tahmin değişkenlerinin değerlerine dayalı olarak sabit bir kategori kümesinden birine gözlem atamak için bir sınıflandırıcının eğitilmesini içerir.
- Karar ağaçları: Karar ağaçları, öngörücü değişkenlerin değerlerine dayalı bir dizi karara dayalı olarak tahminler yapmak için ağaç benzeri bir yapı oluşturmayı içeren bir tür tahmin modelidir.
- Rastgele ormanlar: Rastgele ormanlar, çok sayıda karar ağacının eğitilmesini ve son bir tahmin yapmak için tahminlerinin birleştirilmesini içeren bir topluluk öğrenme yöntemidir.
- Arttırma: Arttırma, rastgele tahminden biraz daha iyi olan bir dizi zayıf modelin eğitilmesini ve son bir tahmin yapmak için tahminlerinin birleştirilmesini içeren bir tekniktir.
Bunlar, tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek birçok tekniğin yalnızca birkaç örneğidir. Kullanılan spesifik teknik veya tekniklerin kombinasyonu, gerçekleştirilen göreve ve uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır.
Tahmin Ve Çıkarım Aynı Mıdır, Değil Midir?
Tahmin ve çıkarım, her ikisi de gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içermesi bakımından benzerdir. Ancak, tahmin ve çıkarım arasında bazı farklılıklar vardır.
Tahmin, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için verileri ve algoritmaları kullanma sürecidir. Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir model oluşturmayı ve modeli gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanmayı içeren istatistiksel bir tekniktir. Tahminler, verilerde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayanır ve genellikle belirli bir güven veya belirsizlik düzeyiyle yapılır.
Öte yandan çıkarım, mevcut verilere dayanarak bir şeyin değeri hakkında bilinçli bir tahminde bulunma sürecidir. Çıkarım genellikle, doğrudan ölçülmesi zor olan bir niceliğin veya parametrenin değerini yaklaşık olarak tahmin etmek için kullanılır. Tahmin ediciler, çıkarım yapmak için kullanılan istatistiksel algoritmalar veya tekniklerdir ve çeşitli farklı varsayımlara ve tekniklere dayanabilirler.
Genel olarak, tahmin ve çıkarım, her ikisi de gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için veri ve algoritmalar kullanmayı içermesi bakımından benzer olsa da, belirli hedefleri ve uygulamaları bakımından farklılık gösterir. Tahmin, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmaya odaklanırken, çıkarım, mevcut verilere dayalı olarak bir şeyin değeri hakkında bilinçli tahminler yapmaya odaklanır.
