• Buradasın

    Logistic regression ve linear regression arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Logistik regresyon ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Çıktı değişkeni 123. Doğrusal regresyonda çıktı değişkeni sürekli bir değer ölçeğidir (örneğin, fiyat, ağırlık) 12. Logistik regresyonda ise çıktı, sabit kategorik bir olayın meydana gelme olasılığıdır (örneğin, evet/hayır, doğru/yanlış) 13.
    • Değişken ilişkisi 1. Doğrusal regresyonda her bağımsız değişkenin bağımlı değişkenle doğrudan bir ilişkisi vardır 1. Logistik regresyonda ise regresyon çizgisi S şeklinde bir eğridir 1.
    • Matematiksel dağılım türü 1. Doğrusal regresyon, bağımlı değişkenin normal dağılımını takip eder 1. Logistik regresyon ise binom dağılımını takip eder 1.
    • Hata minimizasyonu 2. Doğrusal regresyon, hataları en aza indirmek için en küçük kareler yöntemini kullanırken, logistik regresyon maksimum olabilirlik yöntemini kullanır 2.
    Kullanım alanları:
    • Doğrusal regresyon 5. Satış geliri, sıcaklık gibi sürekli değerleri tahmin etmek için kullanılır 5.
    • Logistik regresyon 5. E-postaların spam olup olmadığını veya bir müşterinin ayrılıp ayrılmayacağını tahmin etmek gibi olasılık ve kategori tahminlerinde kullanılır 5.
    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 modelinde Y nedir?

    Regresyon modelinde Y, bağımlı (sonuç) değişkeni ifade eder. Bağımlı değişken, regresyon modelinde açıklanan ya da tahmin edilen değişkendir. Örneğin, bir öğrencinin başarısı ve çalışma saati arasındaki ilişki araştırıldığında; bağımlı değişken Y olarak tanımlanır ve çalışma saati bağımsız değişkeni X olarak tanımlanır. Ayrıca, iki değişkenli (Y ve X0) regresyon analizi yapıldığında, X-Y düzeyinde doğrusal regresyon tahmini, bu düzeyde olan noktalara en küçük kareler prensibine göre en iyi uyan bir doğru olarak ifade edilir.
    5 kaynak

    Regresyonda Y=a+bx ne demek?

    Y = a + bx regresyon denklemi, basit doğrusal regresyon analizinde kullanılan bir denklemdir. Bu denklemdeki terimler şu anlamlara gelir: Y: Bağımlı değişken, tahmin edilmeye çalışılan değişken. X: Bağımsız değişken, tahmin için kullanılan değişken. a: Regresyon doğrusunun y eksenini kestiği nokta, kesim noktası veya intercept olarak adlandırılır. b: Eğim veya slope olarak adlandırılır ve bağımsız değişkendeki (X) her bir birimlik artışın, bağımlı değişken (Y) üzerinde yarattığı ortalama değişimi ifade eder.
    5 kaynak

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, açıklayıcı değişkenlerin (bağımsız değişkenler) sayısında yatmaktadır. Lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. Çoklu regresyon, bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için birden fazla bağımsız değişken kullanır. Örnekler: Lineer regresyon: Bir kişinin kilosunu boyuna göre tahmin etmek. Çoklu regresyon: Mahsul verim oranını bir mevsimdeki yağış oranıyla karşılaştırmak.
    5 kaynak

    Lineer regresyon denklemi nedir?

    Lineer regresyon denklemi, bağımsız bir değişken ile bağımlı bir değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan doğrusal bir yaklaşımdır. Basit lineer regresyon denklemi şu şekilde ifade edilir: y = β0 + β1x + ε. Bu denklemde: y: Bağımlı değişkeni, x: Bağımsız değişkeni, β0: Regresyon doğrusunun y-kesişimini, β1: Eğimi, ε: Hata terimini temsil eder. Genel lineer regresyon denklemi ise y = w x + b şeklinde ifade edilir. Bu denklemde: w: Eğimi, b: Sabit değeri (y-kesişimi) temsil eder.
    5 kaynak

    Regresyonda en iyi model nasıl seçilir?

    Regresyonda en iyi modeli seçmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Değişken Seçimi: Bağımsız değişkenlerin doğru seçilmesi ve bağımlı değişkenle doğrusal bir sebep-sonuç ilişkisi bulunması önemlidir. 2. Model Değerlendirme Teknikleri: Modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmek için holdout yöntemi kullanılabilir. 3. Model Varsayımlarının Kontrolü: Normal dağılım, varyans homojenliği ve doğrusallık gibi varsayımların sağlanması gereklidir. 4. Bilgi Kriterleri: Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Bayesçi Bilgi Kriteri (BIC) gibi bilgi kriterleri, modelin karmaşıklığı ve veri uyumu arasında bir denge kurarak en iyi modeli belirlemeye yardımcı olabilir.
    5 kaynak

    Regresyon modeli ne zaman kullanılır?

    Regresyon modeli, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmak için kullanılır. Regresyon modelinin kullanıldığı bazı durumlar: Finans ve yatırım. Pazarlama. Sağlık. Ekonomi. Talep analizi. Regresyon modelinin kullanımı, analiz yapılacak alana ve sorunun niteliğine bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    Regresyon testinde hangi testler yapılır?

    Regresyon testinde yapılan bazı testler şunlardır: Düzeltici Regresyon Testi: Mevcut bir test senaryosunun, üründe önemli bir değişiklik olmadan yeniden kullanılması. Yeniden Test-Tüm Regresyon Testi: Sistemin tüm özelliklerinin en baştan test edilmesi. Seçici Regresyon Testi: Belirli bir senaryoda etkilenen kodu arayarak testin kapsamını sınırlar. Aşamalı Regresyon Testi: Yeni test senaryoları oluşturulur, sonucun tahmin edilmesi zordur. Tam Regresyon Testi: Önemli sistem değişiklikleri yapıldığında uygulanır. Kısmi Regresyon Testi: Yazılım kodunun her modülü bağımsız çalışırken, önde gelen yazılım koduyla nasıl çalıştığını görmek için yapılır. Birim Regresyon Testi: Tek bir birimin tüm etkileşimleri, bağımlılıkları ve entegrasyonları test edilir. Regresyon testinde ayrıca, fonksiyonel testler ve birim testler de yapılır.
    5 kaynak