Değişken seçimi yöntemleri ile regresyon modelleri

kanıta dayalı sonuçlar

Değişken Seçimi Yöntemleri İle Regresyon Modelleri

Regresyon modelleri, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır. Ancak, verilerdeki eksiklikler, gürültüler ve fazla değişkenlerin varlığı, regresyon analizini karmaşık hale getirebilir. Bu gibi durumlarda, değişken seçimi yöntemleri kullanılır. Bu yöntemler, önemli değişkenlerin seçiminde yardımcı olur ve aşırı parametreleştirilmiş modellerin oluşmasını engeller.

Değişken Seçimi Yöntemleri

Bir regresyon modeli oluşturmak için kullanılan değişkenler, modelin kalitesini doğrudan etkiler. Bu nedenle, modellerde kullanılacak değişkenlerin seçimi önemlidir. Değişken seçimi yöntemleri, iki kategoriye ayrılır: filtre yöntemleri ve sarma yöntemleri.

Filtre Yöntemleri

  • Ankara
  • İstanbul
  • İzmir

Filtre yöntemleri, değişkenleri modelden çıkarmadan önce, özellikle değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplarlar. Bu yöntemler, değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için çeşitli ölçüleri kullanır. İki yaygın kullanılan ölçü şunlardır:

  • pearson korelasyon katsayısı
  • spearman sıralama korelasyonu

Pearson korelasyonu, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. Spearman sıralama korelasyonu ise değişkenler arasındaki monotonik ilişkiyi ölçer. Bu ölçütlerin sonuçlarını kullanarak, korelasyonu yüksek olan değişkenlerden birinin çıkarılmasına karar verebiliriz. Böylece, modelde gereksiz değişkenlerin varlığından kaynaklanabilecek hatalar engellenir.

Sarma Yöntemleri

Sarma yöntemleri, regresyon modelini oluşturmak için birkaç sefer geçerlidir ve her seferinde bir değişken ekleyerek veya çıkararak test eder. Bu yöntemlerde, tüm değişkenler en başta modelde kullanılır ve ardından p değerlerini kullanarak önemsiz değişkenler çıkarılır. Bu yöntemler, overfitting'i önlerken aynı zamanda daha iyi bir model performansı sağlar. Sarma yöntemleri, modellerin karmaşıklığını azaltarak daha kolay yorumlanmasını sağlar.

Regresyon Modelleri

Her regresyon modeli farklı bir amaç için kullanılır ve her model için hangi değişkenlerin kullanılacağına karar verirken dikkatli olunmalıdır.

Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ve bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılır. Doğrusal regresyon modeli, bağımsız değişkenlerin etkisini bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz etmek için kullanılır.

Çoklu Doğrusal Regresyon

Çoklu doğrusal regresyon, bir bağımlı değişkenin doğrusal olması ama birden fazla bağımsız değişken tarafından etkilenmesini modellemek için kullanılır. Çoklu doğrusal regresyon, bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi de modele dahil eder.

Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin iki kategorik değere sahip olduğu durumlar için kullanılır. Örneğin, bir kişinin kötüye kullanım veya yoksulluk ile ilişkili olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılabilir. Lojistik regresyon, çıktının olasılıklarını yorumlamak için kullanılır.

Poisson Regresyon

Poisson regresyon, bağımlı değişkenin sayısal bir değer olduğu durumlar için kullanılır. Örneğin, bir kentteki trafik kazalarının sayısını belirlemek için kullanılabilir. Poisson regresyon, bağımsız değişkenlerin etkilerini de dahil ederek çıktıyı modellemek için kullanılır.

Sonuç

Değişken seçimi yöntemleri, regresyon analizinde yanıltıcı sonuçların önüne geçmek için önemlidir. Filtre ve sarma yöntemleri, verileri analiz etmek için kullanılan iki yöntemdir. Doğru değişkenlerin seçimi, regresyon analizinin doğruluğunu ve verimliliğini artırır. Her regresyon modeli özel bir amaç için kullanılır. Regresyon analizinde, verilerin doğru bir şekilde toplanması ve analiz edilmesi, sonuçların doğruluğunu sağlamak için önemlidir.