Regresyon nedir ve nerede kullanılır?
Regresyon Nedir?
Regresyon, istatistiksel bir yöntemdir. Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Genellikle bir bağımlı değişkenin (sonuç) bir veya daha fazla bağımsız değişkenle (girdi) nasıl değiştiğini anlamak amacıyla uygulanır. Regresyon, tahmin ve modelleme için sıkça tercih edilen bir tekniktir.Regresyonun Kullanım Alanları
- Ekonomi: Ekonomik göstergelerin (örneğin, işsizlik oranı ve enflasyon) tahmin edilmesinde kullanılır.
- Pazarlama: Satış tahminleri yapmak için müşteri verilerini analiz eder.
- Sağlık: Hastalık risk faktörlerinin değerlendirilmesinde kullanılabilir.
- Mühendislik: Proje süreçlerini optimize etme amacıyla veri analizi yapılır.
- Sosyal Bilimler: Davranışsal analizler için değişkenler arası ilişkiler incelenir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Veri Nedir?
- Eksik veri (missing values) nasıl tespit ve impute edilir?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Deney izleme: MLflow ile deney, parametre ve metrik kaydı
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- API üzerinden veri çekme nasıl yapılır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri en etkili sonuçları sağlar
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri tabaninda indeks kullanımı nasıl daha verimli hale getirilebilir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Model performansı nasıl ölçülür?
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
