• Buradasın

    Regresyon ve sınıflama nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Regresyon ve sınıflama, makine öğreniminde denetimli öğrenme yöntemlerinin altında yer alan problem türleridir 1.
    Regresyon, sürekli bir hedef değişkenine sahiptir ve değişkenler arasındaki matematiksel bir ilişkiyi ifade eder 13. Bu tür problemler, sonucu sürekli değişken olan durumları tahmin etmek için kullanılır 1. Örnekler arasında ev kirası tahmini, yıllık gelir tahmini ve hisse senetleri fiyatı tahmini yer alır 1.
    Sınıflama ise kategorik bir hedef değişkenine sahiptir 13. Bu, değişkenin sınırlı sayıda değer alabileceği anlamına gelir 1. Örnek olarak, Facebook'un resimlerde görünen insanları etiketlemesi verilebilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. eliffyildirim1.medium.com
        1
      2. mkotan.sakarya.edu.tr
        2
      3. statorials.org
        3
      4. komtas.com
        4
      5. muweb.mu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı nedir?

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı, bağımsız değişkenlerin kendi aralarında korelasyon olmaması anlamına gelir. Bu varsayım, çoklu regresyon analizinde, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini doğru bir şekilde incelemek için gereklidir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi neden yapılır?

    Regresyon analizi çeşitli nedenlerle yapılır: 1. Değişkenler Arasındaki İlişkileri Anlamak: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyerek, bu değişkenlerin nasıl etkileşime girdiğini anlamak için kullanılır. 2. Tahminlerde Bulunmak: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır, özellikle finans ve pazarlama gibi alanlarda önemlidir. 3. Hipotezleri Test Etmek: Değişkenler arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılır. 4. Kararları Optimize Etmek: İşletmelerin ve araştırmacıların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için verileri analiz eder ve en uygun matematiksel modeli bulur.
    5 kaynak

    Regresyon denkleminde a ve b nedir?

    Regresyon denkleminde a ve b, regresyon katsayılarını ifade eder. - a, doğrunun y eksenini kestiği noktayı gösterir. - b, doğrunun eğimini temsil eder.
    5 kaynak

    Regresyon analizinde en iyi örneklem hangisi?

    Regresyon analizinde en iyi örneklem, yeterince büyük ve temsil edici olan örneklemdir. Güvenilir bir analiz için örneklem büyüklüğünün, her bağımsız değişken için en az 50 + 8 kat olması önerilir. Örneklemin büyüklüğü, yapılan istatistiki analizlerin güvenilirliğini artırır.
    5 kaynak

    Regresyon analizi ne zaman kullanılır?

    Regresyon analizi, çeşitli alanlarda veri odaklı içgörüler elde etmek ve bilinçli kararlar almak için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: Finans ve ekonomi: Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek, makroekonomik veriler arasındaki ilişkileri analiz etmek. Sağlık: Hastalıkların yayılma hızını, risk faktörlerini ve tedavinin etkinliğini değerlendirmek. Pazarlama: Satış verileri ve tüketici trendlerini analiz ederek stratejileri optimize etmek. Mühendislik ve doğa bilimleri: Ürünlerin satışlarını, fiyat, reklam harcamaları ve mevsimsel etkilerle ilişkilendirmek. Eğitim: Öğrencilerin akademik başarılarını etkileyen faktörleri analiz etmek. Ayrıca, regresyon analizi makine öğrenimi ve büyük veri uygulamalarında da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki fark nedir?

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tahmin Edilen Sonuç Türü: - Doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. - Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılır. 2. Çıktı Değerleri: - Doğrusal regresyon çıktıları, veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. - Lojistik regresyon çıktıları, 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır. 3. Model Formu: - Doğrusal regresyon modelleri, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir denkleme dayalıdır. - Lojistik regresyon modelleri, lojistik fonksiyona dayalıdır ve bu fonksiyon, tahmin edilen olasılığı sigmoid eğri olarak bilinen bir değere eşler.
    5 kaynak