Regresyon Algoritması Nedir?
Regresyon analizi, istatistiksel bir yöntemdir ve bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır. Regresyon algoritmaları, veri setindeki ilişkileri modellemek ve tahmin yapmak için kullanılan matematiksel tekniklerdir. Genellikle sürekli sayısal değerlerle ilişkili olan problemlerde kullanılır ve tahmin yapılacak değerleri belirlemek için kullanılır.
Temel Kavramlar
Bağımlı Değişken (Y): Tahmin edilmek istenen veya açıklanmak istenen değişkendir.
Bağımsız Değişkenler (X): Y bağımlı değişkeni etkileyen veya tahmin edilen değişkenlerdir.
Regresyon Modeli: Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini açıklayan matematiksel bir modeldir.
Regresyon Türleri
Basit Doğrusal Regresyon: Tek bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini modellemek için kullanılır.
Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini modellemek için kullanılır.
Polinom Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri modellemek için kullanılır.
Lojistik Regresyon: Kategorik bağımlı değişkenlerin tahmin edilmesi için kullanılır.
Uygulama Alanları
Regresyon analizi birçok alanda kullanılır:
Ekonomi ve Finans: Gelir tahmini, fiyat tahmini gibi ekonomik analizlerde kullanılır.
Tıp ve Sağlık: Hastalık risk tahmini, tedavi yanıtı tahmini gibi alanlarda kullanılır.
Pazarlama ve Satış: Satış tahmini, müşteri davranışı analizi gibi alanlarda kullanılır.
Regresyon Algoritmaları
Lineer Regresyon: Doğrusal ilişkileri modellemek için kullanılır.
Ridge Regresyon: Aşırı uyum (overfitting) problemlerini azaltmak için kullanılır.
Lasso Regresyon: Değişken seçimi ve model basitleştirmesi için kullanılır.
ElasticNet Regresyon: Lasso ve Ridge regresyonlarının birleşimi olarak kullanılır.
Regresyon algoritması nedir, veri analizinde yaygın olarak kullanılan ve çeşitli uygulama alanlarında değerli tahminler yapılmasını sağlayan önemli bir araçtır. Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini modelleyerek, veriye dayalı karar verme süreçlerini destekler ve analiz edilen problemin anlaşılmasına yardımcı olur.