• Buradasın

    Logistic regression ve linear regression arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Logistic Regression ve Linear Regression arasındaki temel farklar şunlardır:
    1. Çıktı Türü:
      • Linear Regression: Sürekli değerler üretir (örneğin, ev fiyatları, sıcaklık) 12.
      • Logistic Regression: Kategorik değerler üretir ve bu değerler genellikle 0 ile 1 arasında bir olasılık olarak ifade edilir (örneğin, spam/değil, hasta/değil) 13.
    2. Matematiksel Model:
      • Linear Regression: Doğrusal bir denklem kullanır (Y = aX + b) 3.
      • Logistic Regression: Sigmoid (logistik) fonksiyonunu kullanarak çıktıyı 0 ile 1 arasında sıkıştırır 14.
    3. Hata Ölçümü:
      • Linear Regression: Mean Squared Error (MSE) kullanır 1.
      • Logistic Regression: Log Loss (Cross-Entropy Loss) kullanır 1.
    4. Kullanım Alanları:
      • Linear Regression: Satış tahmini, operasyonel verimlilik, abone sayısı gibi alanlarda kullanılır 2.
      • Logistic Regression: Hava durumu tahmini, metin analizi gibi alanlarda kullanılır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kaggle.com
        1
      2. educative.io
        2
      3. coursera.org
        3
      4. analyticsvidhya.com
        4
      5. simplilearn.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyon örnekleri nelerdir?

    Regresyon analizinin bazı örnekleri şunlardır: 1. Gayrimenkul Fiyatlandırması: Bir gayrimenkul analisti, konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi faktörlerin mülk fiyatlarını nasıl etkilediğini belirlemek için çoklu regresyon kullanabilir. 2. Pazarlama Analizi: Bir şirket, reklam harcamalarındaki değişikliklerin satış gelirini nasıl etkilediğini değerlendirmek için doğrusal regresyon kullanabilir. 3. Sağlık: Tıbbi araştırmalarda, lojistik regresyon, bir hastanın çeşitli risk faktörlerine dayanarak bir durumu geliştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. 4. Eğitim: Öğrenci başarı tahminlerinde bulunmak için regresyon analizi kullanılabilir. 5. Finans: Hisse senedi getirilerinin piyasa endekslerine göre modellenmesi, regresyon analizinin finansal alandaki uygulamalarından biridir.
    5 kaynak

    Regresyonda hangi konular var?

    Regresyonda aşağıdaki konular yer almaktadır: 1. Veri Toplama: Analiz için gerekli olan bağımlı ve bağımsız değişken değerlerinin toplanması. 2. Veri Hazırlama: Toplanan verilerin temizlenmesi, eksik verilerin doldurulması ve anormal değerlerin ayıklanması. 3. Model Seçimi: Uygun regresyon modelinin belirlenmesi, bu seçim bağımsız değişkenlerin sayısına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. 4. Model Kurulumu: Seçilen modelin veri setine uygulanması ve regresyon denkleminin oluşturulması. 5. Modelin Test Edilmesi: Oluşturulan modelin doğruluk ve güvenilirliğinin test edilmesi. 6. Sonuçların Yorumlanması: Regresyon katsayılarının incelenmesi ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisinin açıklanması. Ayrıca, regresyon türleri arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, polinomsal regresyon gibi çeşitler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Regresyon testinde hangi testler yapılır?

    Regresyon testinde yapılan testler şunlardır: 1. Manuel Test: Test senaryoları test mühendisleri tarafından elle uygulanır. 2. Otomatik Test: Büyük projelerde ve sürekli değişiklik yapılan sistemlerde, testlerin hızlı ve güvenilir olması için otomasyon kullanılır. 3. Düzeltme Regresyon Testi: Sadece hataların düzeltilmesini test eder. 4. Seçimli Regresyon Testi: Yapılan değişikliklere göre belirli test senaryoları çalıştırılır. 5. Tam Regresyon Testi: Uygulamanın tamamı baştan aşağı test edilir. Ayrıca, birim testi ve entegrasyon testi gibi fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan testler de regresyon testinin bir parçası olabilir.
    5 kaynak

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, bağımsız değişkenlerin sayısıdır. - Lineer regresyon, sadece bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. - Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz eder.
    5 kaynak

    Lineer regresyon denklemi nedir?

    Lineer regresyon denklemi, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ifade eden matematiksel bir denklemdir. Basit doğrusal regresyon denklemi şu şekilde ifade edilir: y = b0 + b1 x: - y, bağımlı değişkeni temsil eder; - x, bağımsız değişkeni temsil eder; - b0, sabit terimi, yani doğrusal denklemin y ekseni ile kesişim noktasını ifade eder; - b1, doğrunun eğimini, yani bağımsız değişkenin bağımlı değişkene olan ağırlığını temsil eder.
    5 kaynak

    Regresyon modeli nasıl kurulur?

    Regresyon modeli kurmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Bağımlı ve bağımsız değişken değerlerini içeren verilerin toplanması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, eksik değerlerin doldurulması ve anormal değerlerin ayıklanması. 3. Model Seçimi: Uygun regresyon modeli, bağımsız değişkenlerin sayısına, değişkenler arasındaki ilişki türüne ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak seçilir. 4. Model Kurulumu: Seçilen model, veri setine uygulanır ve regresyon denklemi oluşturulur. 5. Modelin Test Edilmesi: Oluşturulan modelin doğruluğu ve güvenilirliği test edilir. 6. Sonuçların Yorumlanması: Regresyon katsayıları incelenir ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisi açıklanır. Yaygın regresyon modelleri arasında doğrusal regresyon, kademeli doğrusal regresyon, polinomsal regresyon, lojistik regresyon ve ridge regresyon bulunur.
    5 kaynak

    Regresör ne anlama gelir?

    Regresör kelimesi iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. İstatistikte: Bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılan bir değişkendir. 2. Genel anlamda: Bir organın yapı ve görev bakımından gerilemesi veya hastalık belirtilerinin yatışması anlamına gelir.
    5 kaynak