Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
Lojistik Regresyon Nedir?
Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin iki veya daha fazla kategoriye sahip olduğu durumlarda kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu yöntem, belirli bir olayın meydana gelip gelmeyeceğini tahmin etmek için bağımsız değişkenlerin etkisini değerlendirir. Sonuç, regresyon modelinin bir olasılık değeri olarak ifade edilir ve genellikle 0 ile 1 arasında değişir.Kullanım Alanları
Lojistik regresyonun kullanıldığı bazı durumlar şunlardır:- Tıbbi Araştırmalar: Hastalığın varlığı/ yokluğu gibi ikili sonuçların analizi.
- Pazarlama: Müşterinin satın alma davranışının tahmini.
- Finans: Kredinin geri ödenip ödenmeyeceği konusunda risk analizi.
- Sosyal Bilimler: Anket sonuçlarının analiz edilmesi.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde overfitting probleminin ortaya çıkma nedenleri ve bu sorunu önlemek için kullanılan yöntemler nelerdir?
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Bulut tabanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar ve kullanım alanları nelerdir
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Rekabetçi öğrenmede karesel kayıp yerine özel iş kaybını optimize etmek
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- TensorFlow nedir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri daha etkili sonuçlar sağlar
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- ROC eğrisi nedir?
