Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi rastgele seçilmiş bir değişkenin, davranışının model kullanılarak tahminlenmesidir. Elde bulunan değişkenler arasında bulunan ilişkinin büyüklüğünün ölçümlenmesi için kullanılır. Regresyon analizleri tek bir değişken ya da çoklu değişkenlere bağlı olarak yapılabilir. Çok değişkenli regresyon analizi yapılırken bağımlı değişkeni etkileyen diğer değişkenler sabit olarak alınır. Sabit alınan değişkenlerin, bağımlı değişkeni nasıl etkilendiği ise katsayı ile belirtilir. Oluşturulan kat sayıya ise değişkenin regresyon katsayısı denir. Regresyon analizi yaparken en önemli ölçüt etkilenen ve etkileyen arasında bir sebep sonuç ilişkinin bulunmasıdır.

Basit Regresyon Modeli

Parisli matematikçi Adrien Marie Legendre tarafından 1805 yıllında en küçük kareler yöntemi ortaya atılmıştır. Bu yöntem basit regresyon modelinin temelli niteliğindedir. Veri madenciliği için önemli bir yere sahip olan Regresyon modellerinin öğrenilmesi daha iyi veri analizi sistemi yaratmayı sağlar.
Basit regresyon modelinde amaç hatayı minimum yapan değişkeni bulmaktır. Basit Lineer regresyon ise var olan iki veri arasındaki ilişkinin özetlenmesini sağlayan istatistiksel bir metottur.

Veri Üzerinde Regresyon Nasıl Çalışır?

Veri üzerinde regresyon çalışma sistemini bir örnekle sizlerle açıklamaya çalışacağız. İkinci el araba fiyatlarını tahmin eden bir veri regresyon sistemi yazdığımızı düşünelim. Elimizde arabaların model bilgileri, fiyatları, km bilgisinin verisi mevcut olsun. Konumuz Lineer regresyon bu yüzden 2 değişken üzerinde ilerleyeceğiz arabanın modeli ve km bilgisi, arabanın modeli, km bilgisi x ekseninde bağımlı değişken olarak arabaların fiyat bilgileri ise y ekseninde yer alacaktır. Veri üzerinde ise şu şekilde ilerleyecektir. Örneğimizden yola çıkacağız X ekseni à Y ekseni à ML Algoritma à gerçek değerler. Kısaca Lineer regresyon ile elimizde bulunan veriler araçlığı ile en uygun fiyatı bulabileceğimiz bir veri madenciliği yöntemi oluşturmuş olduk.

HENÜZ YORUM YOK

Cevapla