Lojistik Regresyon: Makine Öğreniminde Sınıflandırma ve Olasılık Tahmini

Описание: Merhaba sevgili veri bilimi meraklıları! 👋 Bu detaylı rehberimizde, makine öğreniminin en temel ve güçlü algoritmalarından biri olan Lojistik Regresyon'u derinlemesine inceliyoruz. Sınıflandırma problemlerinin anahtarı olan Lojistik Regresyon, belirli bir girdinin, örneğin bir müşterinin veya bir hastalığın, belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
Bu videoda neler bulacaksınız?
• Lojistik Regresyon Nedir ve Amacı Nedir? Makine öğreniminde neden bu algoritmaya ihtiyaç duyarız?
• Doğrusal Regresyon ile Farkları: Sürekli değer tahmin eden doğrusal regresyondan, kategorik çıktıları nasıl modelledikleri açısından ayrışmalarını öğrenin.
• Sigmoid Fonksiyonu ve Olasılık Yorumu: Modelin doğrusal çıktıları 0 ile 1 arasına nasıl dönüştürdüğünü, yani S-şekilli eğriyi ve olasılık hesaplamalarını keşfedin.
• Odds, Log-Odds (Logit) Kavramları: Olasılıktan odds'a, oradan da lojistik regresyonun temelini oluşturan log-odds'a nasıl geçildiğini matematiksel olarak anlayın.
• Model Varsayımları: Bağımsız gözlemler, ikili bağımlı değişken, log-odds ile doğrusallık ve daha fazlası gibi modelin sağlıklı çalışması için gerekli koşullar.
• Parametre Tahmini (Maximum Likelihood Estimation - MLE): Gözlemlenen veriyi en olası kılan model katsayılarını (ağırlıklar ve yanlılık) nasıl bulduğumuzu öğrenin.
• Modelin Değerlendirilmesi: Accuracy (Doğruluk), Precision (Hassasiyet), Recall (Duyarlılık), F1 Skoru, ROC Eğrisi ve AUC gibi önemli performans metriklerini tanıyın ve modelinizi nasıl yorumlayacağınızı öğrenin.
• Çoklu Sınıflandırmada Lojistik Regresyon: İkiden fazla kategorisi olan problemlerde Binominal, Multinomial ve Sıralı Lojistik Regresyon türlerini, özellikle Softmax fonksiyonunun rolünü inceleyin.
• Avantajlar ve Dezavantajlar: Bu popüler algoritmanın güçlü yönlerini ve potansiyel sınırlılıklarını anlayın.
• Gerçek Dünya Kullanım Alanları: Dolandırıcılık tespiti, hastalık teşhisi, müşteri kaybı (churn) analizi, kredi riski değerlendirmesi ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde Lojistik Regresyon'un nasıl kullanıldığına dair somut örnekler.
Bu video, hem teorik temelleri sağlam bir şekilde anlamak hem de pratik uygulamalarını görmek isteyen herkes için kapsamlı bir rehber niteliğindedir. Python'da scikit-learn kütüphanesi ile nasıl kolayca uygulanabildiğini de görebilirsiniz.
Makine öğrenimi serimizin devamı için kanalımıza abone olmayı ve bildirimleri açmayı unutmayın! Yorumlarda aklınızdaki soruları ve bir sonraki videoda hangi konuyu görmek istediğinizi bize iletebilirsiniz.
#LojistikRegresyon #MakineÖğrenimi #YapayZeka #VeriBilimi #Sınıflandırma #SigmoidFonksiyonu #MLE #VeriAnalizi #Python #ScikitLearn #DeepLearning #AI #MachineLearning