Lojistik Regresyon ile Sınıflandırma

Doğrusal regresyon modellerinde bağımlı ve bağımsız değişkenlerin nicel olma zorunluluğu vardı. Ama gerçek hayatta çoğu durum nitellik taşır . Bu tür durumlarda sınıflandırma yöntemi olan lojistik regresyon devreye girer. Lojistik regresyon elimizde var olan veri setiyle eğittikten sonra bize sonuçların ikili durumunu söyler( Hasta-negatif, Evet-Hayır) .

İkili Lojistik Regresyon nedir?

Lojistik regresyon modelinde bağımlı değişkenin binary(ikili) olarak kodlanması durumudur. Örnek verecek olursak; Doğru ise 1 , yanlış ise 0 durumu gibi. Gerçek hayata yansımasından bir örnek verecek olursak eğer;

bir hastalığın teşhisi için veri setimizde verilmiş olan bağımsız değişkenler ile makine öğrenmesi aracılığıyla kişinin “hasta” yani 1 veya “hasta değil” yani 0 olma durumu diyebiliriz.

Lojistik regresyon ile makine öğrenmesi

Makine öğrenmesi, istatistiksel ve matematiksel metotların yardımıyla var olan veri setlerinden sonuçlar ve yorumlar çıkararak tahminlerde bulunan bir paradigmadır. Örnek verecek olursak;

Elimizde 10000 kişinin tıbbi verileri var, biz kurduğumuz modele öncelikle bu veri setinin bir kısmını vererek eğitiyoruz. Ardından model yardımıyla makine değerlere göre kişinin “hasta” ya da “negatif” olduğunu tahmin ediyor.

Makine öğrenmesi ile ilgili örnek uygulama bir sonra ki makalemizde bulabilirsiniz.

Bu makaleyi faydalı bulduysanız yorum yapmayı ve yıldız vermeyi lütfen unutmayınız.

Bu desteğiniz bizi motive edecek ve sizler için daha iyi içerikler hazırlamamızı sağlayacaktır. 

Teşekkür ederiz  bilimselanketler.com ailesi

[ratings]

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.