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
- Eğitim sektöründe veri analitiği konusunda en iyi uygulamalar nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Dashboard nedir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Veri bilimi için en iyi online kurslar nelerdir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Etkin veri sunumu nasıl yapılır?
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Veri ön işleme adımlarının makine öğrenimi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir?
- Veri bilimi hangi alanlarda kullanılır?
- Eğitim ve öğretimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Overfitting nedir?
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
