Zamanlı olay verisi: survival analizi ve Cox regresyonu
Zamanlı Olay Verisi ve Survival Analizi
Survival analizi, bir olayın meydana gelme süresini inceleyen istatistiksel bir yöntemdir. Bu tür veriler genellikle zamanlı olay verisi olarak adlandırılır. Örnekler:- Hastaların tedavi sürecindeki yaşam süreleri
- Müşteri kaybı süresi
- Kapitalizasyon süreleri
Cox Regresyonu
Cox regresyonu, zamanlı olay verisini modellemek için kullanılan bir tekniktir. Özellikleri:- Olay zamanını ve olayın gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini dikkate alır.
- Birden fazla bağımsız değişkenin etkisini inceleyebilir.
- Olasılık oranlarına dayalı bir modelleme yapar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- Korelasyon matrisi nedir?
- AUC neyi ifade eder?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Underfitting nedir?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Denetimli öğrenme nedir?
