Regresyon

SSE (Sum of Squared Errors) ve MSE (Mean Squared Error), doğrusal regresyon modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan iki temel metriktir. SSE, regresyon çizgisinden kalan hataların veya sapmaların karesel hata toplamıdır ve bağımlı değişkenin kare sapmalarının toplamını temsil eder. MSE ise, gözlemlenen ve tahmin edilen değerler arasındaki ortalama kare farkını ölçer.

Makine öğrenmesinde SSE (Sum of Squared Errors) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Bağımlı ve bağımsız değişkenler için veri noktaları toplanır. 2. Model Seçimi: Doğrusal regresyon, polinomiyal regresyon gibi uygun bir model seçilir. 3. Model Parametrelerinin Tahmini: Seçilen model, verilen veri noktalarına uygulanarak parametreler hesaplanır (örneğin, doğrusal regresyonda eğim ve kesişim). 4. Tahmin Edilen Değerlerin Hesaplanması: Model parametreleri kullanılarak her bir veri noktası için tahmin edilen değerler hesaplanır. 5. Artıkların Hesaplanması: Her bir veri noktası için, gerçek (gözlemlenen) bağımlı değişken değerinden tahmin edilen değerin çıkarılmasıyla artıklar elde edilir. 6. Artıkların Karelerinin Alınması: Hesaplanan artıkların kareleri alınır. 7. Karelerin Toplamının Hesaplanması: Tüm kareli artıklar toplanır, bu SSE değerini verir. SSE, modelin gözlemlenen verilere ne kadar iyi uyduğunu gösterir; daha düşük değerler daha iyi performansı işaret eder.

Regresyon testi, yazılımda yapılan değişikliklerin mevcut işlevleri olumsuz etkilemediğinden emin olmak için uygulanan bir test türüdür. Bu test, aşağıdaki durumlarda gerçekleştirilir: yeni bir fonksiyon eklendiğinde; daha önce yaşanan hataların düzeltilmesinden sonra; uygulamanın çalıştığı ortam değiştirildiğinde. Regresyon testinin amacı: uygulamanın kritik alanlarının hala beklendiği gibi çalıştığını kontrol etmek; daha önce çıkan hataların düzeldiğinin kontrolünü sağlamak; yazılım ekibinin ürüne olan güvenini artırmak.

Random Forest algoritması, makine öğreniminde çeşitli nedenlerle kullanılır: 1. Yüksek Tahmin Doğruluğu: Birden fazla karar ağacının tahminlerini birleştirerek daha doğru sonuçlar üretir. 2. Gürültü ve Aykırı Değerlere Karşı Sağlamlık: Veri setindeki gürültü ve aykırı değerlerin etkisini azaltır. 3. Büyük Veri Kümelerini İşleme: Çok sayıda özelliğe sahip büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyebilir. 4. Aşırı Uyumu Önleme: Tek bir karar ağacına kıyasla aşırı uyum riskini önemli ölçüde azaltır. 5. Özellik Önemi: Tahminlerde bulunurken her bir özelliğin önemini tahmin edebilir, bu da verilere ilişkin değerli bilgiler sağlar. Kullanım Alanları: Random Forest, finans, sağlık, e-ticaret ve tarım gibi birçok alanda sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılır.

Regresyon analizinde kullanılan bazı istatistikler şunlardır: 1. R² (Determinasyon Katsayısı): Modelin bağımlı değişkendeki toplam değişkenliği ne ölçüde açıkladığını gösterir. 2. RMSE (Root Mean Square Error): Tahmin edilen değerlerle gerçek değerler arasındaki ortalama farkın kareköküdür. 3. p-değeri ve t-istatistiği: Regresyon katsayılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. 4. Aykırı Gözlemler: Modelin dengesini bozabilecek anormal değerlerin tespiti ve işlenmesi. 5. Heteroskedastisite: Hata terimlerinin varyansının sabit olmaması durumunun kontrolü. Bu istatistikler, regresyon modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirmek için kullanılır.

LTR testi ifadesi, belgelerde veya kaynaklarda tanımlanmamış bir test türüdür. Ancak, "t-testi" ve "regresyon testi" gibi benzer testler hakkında bilgi bulunmaktadır. t-testi, iki farklı grubun skor ortalamalarının karşılaştırılmasında kullanılan bir istatistiksel testtir. Üç farklı t-testi türü vardır: 1. Bağımsız Örneklem T-Testi: İki farklı grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. 2. Bağımlı Örneklem T-Testi: Bir grubun iki farklı ölçüm zamanındaki ortalama skorlarını karşılaştırmak için kullanılır. 3. Tek Örneklem T-Testi: Bir grubun ortalama skorunun belirli bir sayıyla farkının anlamlı olup olmadığını tespit etmek için kullanılır. Regresyon testi ise, yazılımda yapılan değişikliklerin ardından uygulamanın hala doğru şekilde çalıştığını kontrol etmek için kullanılan bir test türüdür.

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

Basit regresyonda hata terimi normal dağılıma sahiptir.

Stepwise regresyon aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Çok sayıda değişken olduğunda: Büyük veri setlerinde, hangi değişkenlerin modele dahil edileceğini belirlemek için stepwise regresyon etkilidir. 2. Keşif aşamasında: Hangi değişkenlerin en önemli olduğunu önceden bilmek zor olduğunda, bu yöntem kalıpları ortaya çıkarmak ve daha ileri analizler için sağlam bir başlangıç noktası sağlamak için idealdir. 3. Basit bir model gerektiğinde: Bulguları teknik olmayan kişilere sunarken veya modelin açıklamasını kolaylaştırmak istendiğinde, stepwise regresyon gereksiz değişkenleri ortadan kaldırarak temiz ve anlaşılır bir model sunar. 4. Zaman kısıtlaması olduğunda: Her bir değişkeni manuel olarak test etmek yerine, süreci otomatikleştirerek zaman kazandırır. Ancak, bu yöntemin overfitting ve model kararsızlığı gibi sınırlamaları da vardır.

Üstel model, regresyon analizinde bağımsız değişken ve bağımlı değişkenin üstel bir denklemle ilişkili olduğu durumlarda kullanılır. Bu tür bir model, özellikle veri noktalarının giderek daha hızlı arttığı durumlarda, doğrusal regresyon modelinden daha uygun olabilir.

Regresyon, 10. sınıf coğrafyasında deniz seviyesinin gerilemesi anlamına gelir. Bu durum, epirojenik hareketler sonucunda gerçekleşir ve iki şekilde ortaya çıkabilir: 1. İklim değişiklikleri veya tektonik hareketler nedeniyle denizin çekilmesiyle oluşur. 2. Karaların hafifleyip yükselmesi sonucu, dış kuvvetlerin aşındırması ve malzemelerin taşınmasıyla kara haline gelmesiyle meydana gelir.

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.

Regresyon ve korelasyon arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Nedensellik: Regresyon analizinde değişkenler arasındaki ilişkilerin nedensellik durumu dikkate alınırken, korelasyon analizinde bu durum önemli değildir. 2. Tahmin: Regresyon analizi, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerden hareketle tahmin edilmesini sağlar. 3. Modelleme: Regresyon, değişkenler arasındaki ilişkiyi bir denklem biçiminde ifade eder.

Regresyon konusu, farklı alanlarda farklı anlamlar taşır: 1. İstatistik ve Veri Analitiği: Regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi anlamak ve modellemek için kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. 2. Psikoloji: Psikolojide regresyon, kişinin belirli bir olay veya yaşam sürecinde daha önceki bir döneme geri dönme eğilimi olarak tanımlanan bir savunma mekanizmasıdır. 3. Tıp: Tıpta regresyon terimi, genellikle bağlanım olarak kullanılır ve bir hastalığın kökeninin geçmişteki olumsuz olaylara dayandığını varsayan bir yaklaşımı ifade eder.

Üstel ve logaritmik regresyon arasındaki fark, büyüme eğrilerinin farklı dinamiklere sahip olmasıdır. - Üstel regresyon, başlangıçta yavaş gibi görünse de zamanla hızlanan ve katlanarak artan bir büyüme modelini ifade eder. - Logaritmik regresyon ise başlangıçta büyük kazanımlar sağlar, ancak ilerledikçe büyüme hızı yavaşlar.

SVR (Support Vector Regression) içerik listesi aşağıdaki adımları izleyerek okunabilir: 1. Veri Ön İşleme: Eksik değerleri işlemek ve özellikleri standartlaştırmak gereklidir. 2. Modelin Eğitilmesi: SVR modeli, `sklearn.svm` kütüphanesinden `SVR` sınıfı kullanılarak eğitilir. 3. Modelin Değerlendirilmesi: `predict()` metodu ile test verileri için hedef değişken tahmin edilir ve modelin performansı `Mean Absolute Error (MAE)`, `Mean Squared Error (MSE)` veya `R-squared (R2) score` gibi regresyon metrikleri ile değerlendirilir. 4. Hipervariyabanların Ayarlanması: `Grid Search` veya `Random Search` gibi yöntemlerle en uygun epsilon (ε), regularizasyon parametresi (C) ve kernel parametreleri bulunur. Bu adımlar, SVR modelinin doğru bir şekilde uygulanmasını ve sonuçların yorumlanmasını sağlar.

Negatif binom regresyon modeli, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Bağımlı değişken pozitif tam sayı olduğunda. 2. Varyans ortalamadan büyük olduğunda. 3. Aşırı saçılma (overdispersion) varsa. Negatif binom regresyon, aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır ve kategorik ve sürekli değişkenleri birlikte kullanabilir.

Regresyon kanalı ayarları, TradingView platformunda şu şekilde yapılır: 1. Zaman Çerçevesi (Time Frame): Analiz için kullanılacak zaman çerçevesini ayarlayın (varsayılan: 1 saat). 2. Veri Penceresi Periyodu (Data Window Period): Hesaplamada kullanılacak son mum sayısını belirleyin (varsayılan: 100). 3. Regresyon Tipi (Regression Type): Analiz için standart regresyon seçimini yapın. 4. Ölçeklendirme Tipi (Scaling Type): Standart ölçeklendirme seçimini yapın. 5. Ölçeklendirme Katsayısı Seviyesi 1 ve 2 (Scaling Coefficient Level 1, Level 2): İlk ve ikinci ölçek seviyesi ayarlarını yapın (varsayılan: 1 ve 2). 6. Kanalı Uzat (Extend Channel): Gelecekteki hareket tahminleri için kanalı uzatın. Ayrıca, Pearson korelasyon katsayısı gibi ek ayarları da araç menüsünden seçebilirsiniz.

Ekonometrinin veri analizi için kullandığı başlıca yöntemler şunlardır: 1. Regresyon Analizi: Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesi için kullanılır. 2. Zaman Serisi Analizi: Ekonomik verilerin zaman içindeki değişimini incelemek için uygundur. 3. Panel Veri Analizi: Hem zaman serisi hem de kesitsel veri kullanarak daha kapsamlı analizler yapılır. 4. Yapısal Eşitlik Modelleri: Ekonomik değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri anlamak için kullanılır. Ayrıca, çıkarımsal analiz, keşif analizi ve tahmin analizi gibi diğer yöntemler de ekonometrik veri analizinde yer alır.

Regresyonda ortam değişkenleri, bağımlı ve bağımsız değişkenler olarak ikiye ayrılır: 1. Bağımlı Değişken: Araştırmanın odaklandığı ve açıklanmaya çalışılan değişkendir. 2. Bağımsız Değişkenler: Bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenen değişken veya değişkenlerdir. Örneğin, trafik akım hızını tahmin eden bir regresyon modelinde: - Bağımlı değişken: Trafik akım hızı. - Bağımsız değişkenler: Trafik hacminin kapasiteye oranı, trafik hacmi içindeki bisiklet sayısı, yoldaki ticari yoğunluk oranı, önemli kavşak sayısı gibi değişkenler olabilir.