{"id":846,"date":"2024-02-06T13:32:34","date_gmt":"2024-02-06T13:32:34","guid":{"rendered":"https:\/\/serhatdiker.com\/?p=846"},"modified":"2025-05-10T11:23:53","modified_gmt":"2025-05-10T11:23:53","slug":"yapay-zeka-makine-ogrenmesi-lojistik-regresyon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/2024\/02\/06\/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-lojistik-regresyon\/","title":{"rendered":"Biyoistatistikte Yapay Zeka: Lojistik Regresyon"},"content":{"rendered":"<h2><strong>Biyoistatistikte Yapay Zeka: Lojistik Regresyon<\/strong><\/h2>\n<p>Biyoistatistik, biyolojik fenomenlerin incelenmesinde kritik bir rol oynar. Bu alandaki \u00e7al\u0131\u015fmalar, sa\u011fl\u0131k bilimlerindeki yeniliklerin temelini olu\u015fturur. Y\u00fcksek lisans derslerimden biyoistatistik uygulamalar\u0131 dersimde yapt\u0131\u011f\u0131m projemde, biyoistatisti\u011fin \u00f6nemini ve uygulamalar\u0131n\u0131 derinlemesine ele ald\u0131m. Ayr\u0131ca uygulama k\u0131sm\u0131nda ise Yapay zeka teknikleri ile diyabet tahmini yapan bir uygulama geli\u015ftirdim. Bir sonraki yaz\u0131mda bu uygulamay\u0131 payla\u015faca\u011f\u0131m. Bu yaz\u0131mda ise temel olarak Lojistik Regresyondan bahsedece\u011fim.<\/p>\n<style>\/*! elementor - v3.19.0 - 05-02-2024 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/1-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/1-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/1-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi \u00e7\u00f6z\u00fcmleyerek birinin de\u011ferini di\u011ferine g\u00f6re tahmin etmeye olanak tan\u0131r. Bu y\u00f6ntem, \u00f6rne\u011fin bir web sitesi kullan\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n belirli eylemleri ger\u00e7ekle\u015ftirip ger\u00e7ekle\u015ftirmeyece\u011fini \u00f6ng\u00f6rmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131 gibi ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenler \u00fczerinden, \u00f6rne\u011fin bir butona t\u0131klama gibi ikili bir sonucu tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. Veri noktalar\u0131 aras\u0131ndaki bu ili\u015fkileri matematiksel olarak modelleyerek, yeni durumlar i\u00e7in do\u011fru tahminlerde bulunabiliriz. Bu teknik, kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 anlamada ve buna g\u00f6re stratejiler geli\u015ftirmede etkili bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/2-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/2-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/2-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon \u00d6nemi<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon, AI\/ML \u00e7er\u00e7evesinde, veriler aras\u0131nda ikili ili\u015fkileri analiz eden g\u00fc\u00e7l\u00fc bir modelleme arac\u0131d\u0131r. Bu teknik, \u00f6zellikle ikili sonu\u00e7lar \u00fcreten durumlar i\u00e7in tercih edilir ve i\u015f d\u00fcnyas\u0131nda stratejik karar verme s\u00fcre\u00e7lerinde de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flar. \u0130\u015fletmeler, bu modelleri kullanarak \u00e7al\u0131\u015fan performans\u0131n\u0131 art\u0131rma, m\u00fc\u015fteri tercihlerini \u00f6ng\u00f6rme veya \u00fcr\u00fcn geli\u015ftirme gibi alanlarda etkin kararlar alabilir. Di\u011fer ML y\u00f6ntemlerine g\u00f6re daha basit ve a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 olmas\u0131, lojistik regresyonu tercih edilen bir y\u00f6ntem k\u0131lar.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/3-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/3-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/3-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon Avantajlar\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyonun avantajlar\u0131, hesaplama etkinli\u011fi, uygulama esnekli\u011fi ve model \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 olarak \u00f6zetlenebilir. H\u0131z a\u00e7\u0131s\u0131ndan, veri setlerini h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde i\u015fleme yetene\u011fi ile dikkat \u00e7eker, bu da \u00f6zellikle ML&#8217;ye yeni ba\u015flayan \u015firketler i\u00e7in zaman kazand\u0131r\u0131r. Esneklik a\u00e7\u0131s\u0131ndan, \u00e7ok \u00e7e\u015fitli sonu\u00e7lar\u0131 y\u00f6netebilir ve veri \u00f6n i\u015fleme a\u015famalar\u0131nda etkilidir. Modelin \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 ise, geli\u015ftiricilere, yap\u0131lan i\u015flemlerin daha net bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc sunarak, hatalar\u0131n ve sorunlar\u0131n h\u0131zla \u00e7\u00f6z\u00fclmesine imkan tan\u0131r.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/4-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/4-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/4-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyonun \u00c7e\u015fitli Sekt\u00f6rlerdeki Uygulamalar\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon, bir\u00e7ok sekt\u00f6rde stratejik karar verme ve tahminleme s\u00fcre\u00e7lerinde etkili bir y\u00f6ntemdir. \u00dcretimde, makine ar\u0131zalar\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rerek zaman\u0131nda bak\u0131m planlamas\u0131na imkan tan\u0131r. Sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fcnde, hasta sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 tahmin ederek tedavi y\u00f6ntemlerinin ki\u015fiselle\u015ftirilmesine yard\u0131mc\u0131 olur. Finans alan\u0131nda, kredi ba\u015fvurular\u0131n\u0131n onaylanma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmede kullan\u0131l\u0131r. Pazarlamada ise, m\u00fc\u015fteri tercihlerini ve sat\u0131n alma davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 analiz ederek hedefli reklam kampanyalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesinde \u00f6nemli rol oynar. Bu y\u00f6ntem, veriye dayal\u0131 ve bilin\u00e7li i\u015f kararlar\u0131 almak isteyen kurulu\u015flar i\u00e7in de\u011ferli bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/5-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/5-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/5-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Regresyon Analizi Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/h3>\n<ol>\n<li><strong>Soruyu tan\u0131mlay\u0131n<br \/><\/strong><\/li>\n<li><strong>Ge\u00e7mi\u015f verileri toplay\u0131n<\/strong><\/li>\n<li><strong>Regresyon modelini e\u011fitin<br \/><\/strong><\/li>\n<li><strong>Bilinmeyen de\u011ferler i\u00e7in tahminde bulunun<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>Lojistik regresyon, veri biliminde kullan\u0131lan temel regresyon y\u00f6ntemlerinden biridir ve ML modelleri i\u00e7inde \u00f6zel bir yere sahiptir. Bu teknik, regresyon analizinin temelleri \u00fczerine kurulmu\u015ftur. Regresyon analizi, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi matematiksel bir fonksiyon yard\u0131m\u0131yla modelleme i\u015flemidir. Bu ili\u015fki, do\u011frusal regresyon \u00f6rne\u011fi ile daha iyi kavranabilir ki bu yaz\u0131da da bir \u00f6rnek ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"293\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/6-520x293.webp\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/6-520x293.webp 520w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/6-920x518.webp 920w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Denklemler<\/strong><\/h3>\n<p>Matematiksel ifadeler, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi a\u00e7\u0131klar ve bu ili\u015fkiler grafiklerle g\u00f6rselle\u015ftirilebilir. \u00d6rne\u011fin, bir do\u011frusal regresyon analizinde kullan\u0131lan basit bir denklem y=2*x \u015feklinde olabilir. Burada, &#8216;x&#8217; de\u011fi\u015fkenindeki her birim art\u0131\u015f, &#8216;y&#8217; de\u011fi\u015fkeninde iki birimlik bir art\u0131\u015fa neden olur. B\u00f6yle bir fonksiyonun grafi\u011fi, koordinat d\u00fczleminde d\u00fcz bir \u00e7izgi olarak temsil edilir, bu nedenle bu t\u00fcr bir ili\u015fkiye &#8216;do\u011frusal&#8217; denir.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"740\" height=\"493\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-1024x682.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-1024x682.png 1024w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-300x200.png 300w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-768x512.png 768w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-1536x1023.png 1536w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/7-2048x1365.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon Fonksiyonu<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon fonksiyonu, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda olas\u0131l\u0131ksal bir ili\u015fki kurar ve bu ili\u015fki, x&#8217;in de\u011ferlerine ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fen y&#8217;nin olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 sigmoid bir e\u011fri olarak temsil eder. Bu fonksiyonun grafiksel ifadesi, genellikle S harfi \u015feklinde bir e\u011fri olu\u015fturur.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"716\" height=\"499\" src=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Resim9.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Resim9.png 716w, https:\/\/serhatdiker.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Resim9-300x209.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 716px) 100vw, 716px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<h3><strong>\u00c7ok Ba\u011f\u0131ms\u0131z De\u011fi\u015fkenli Lojistik Regresyon Analizi<\/strong><\/h3>\n<p>\u00c7oklu ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenli lojistik regresyon, birden fazla etkenin bir sonucu nas\u0131l etkiledi\u011fini analiz eder. Bu yakla\u015f\u0131mda, birden \u00e7ok de\u011fi\u015fkenin bir arada etkile\u015fimi bir do\u011frusal denklemle ifade edilir ve bu denklem, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin logit transformasyonu olarak yorumlanan bir sigmoid e\u011fri ile modellenir. Sonu\u00e7 olarak, elde edilen model birden fazla de\u011fi\u015fkenin birle\u015fik etkisini temsil eder.<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon Analizi T\u00fcrleri<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon analizi, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin do\u011fas\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak farkl\u0131 t\u00fcrlerde yap\u0131l\u0131r. \u0130kili lojistik regresyon, iki olas\u0131 sonu\u00e7la s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r ve genellikle evet\/hay\u0131r kararlar\u0131n\u0131 modellemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00c7ok terimli lojistik regresyon, birden fazla kategorik sonu\u00e7 i\u00e7eren durumlar i\u00e7in uygundur ve sonu\u00e7lar\u0131 daha geni\u015f bir olas\u0131l\u0131k spektrumuna da\u011f\u0131t\u0131r. S\u0131ral\u0131 lojistik regresyon ise, sonu\u00e7lar\u0131n bir s\u0131ra ya da derece i\u00e7ermesi gerekti\u011finde tercih edilir ve sonu\u00e7lar\u0131 s\u0131ral\u0131 bir d\u00fczende analiz eder.<\/p>\n<h3><strong>Lojistik Regresyon ve Di\u011fer ML Tekniklerinin K\u0131yaslanmas\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Lojistik regresyon ve di\u011fer makine \u00f6\u011frenimi tekniklerini k\u0131yaslamak, her birinin kullan\u0131m alanlar\u0131n\u0131 anlamak a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. Do\u011frusal regresyon, s\u00fcrekli veriler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve \u00e7\u0131kt\u0131 olarak nicel de\u011ferler \u00fcretir. \u00d6rne\u011fin, ekonomik verilerin gelecekteki de\u011ferlerini tahmin etmede kullan\u0131labilir. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, lojistik regresyon, s\u0131n\u0131fland\u0131rma sorunlar\u0131n\u0131 \u00e7\u00f6zer ve genellikle evet\/hay\u0131r tarz\u0131 ikili sonu\u00e7lar \u00fcretir. Derin \u00f6\u011frenme ise, sinir a\u011flar\u0131na dayal\u0131 ve daha karma\u015f\u0131k veri yap\u0131lar\u0131n\u0131 modelleyebilir, fakat lojistik regresyona g\u00f6re daha az \u015feffaft\u0131r ve daha fazla hesaplama kayna\u011f\u0131 gerektirir.<\/p>\n<p>Bir sonraki yaz\u0131mda bu alanda yapt\u0131\u011f\u0131m Biyoistatistik Uygulamas\u0131 olan <strong>&#8220;Diyabet Tahmini: Lojistik Regresyon ile Makine \u00d6\u011frenmesi&#8221;<\/strong> \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 yapaca\u011f\u0131m. Bu alanla ilgili \u00f6rnek i\u00e7in o yaz\u0131m\u0131 inceleyebilirsiniz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Biyoistatistikte Yapay Zeka: Lojistik Regresyon Biyoistatistik, biyolojik fenomenlerin incelenmesinde kritik bir rol oynar. Bu alandaki \u00e7al\u0131\u015fmalar, sa\u011fl\u0131k bilimlerindeki yeniliklerin temelini olu\u015fturur. Y\u00fcksek lisans derslerimden biyoistatistik uygulamalar\u0131&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":985,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[230,236,27,228,226,224,206,30,29,233,223,234,214,225,237,232,227,229,235,31,238,28,231,239],"class_list":["post-846","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-veri-bilimi","tag-ai-modelleri","tag-akademik-projeler","tag-biyoistatistik","tag-coklu-lojistik-regresyon","tag-ikili-siniflandirma","tag-istatistiksel-modelleme","tag-logistic-regression","tag-lojistik-regresyon","tag-makine-ogrenmesi","tag-ml-karsilastirmalari","tag-ml-modelleri","tag-model-seffafligi","tag-python-ml","tag-regresyon-analizi","tag-saglik-analitigi","tag-saglikta-veri-bilimi","tag-sigmoid-fonksiyon","tag-sirali-lojistik-regresyon","tag-tibbi-tahmin-sistemleri","tag-veri-bilimi","tag-veri-temelli-karar-verme","tag-yapay-zeka","tag-yapay-zeka-uygulamalari","tag-yuksek-lisans-projeleri"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/846","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=846"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/846\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":863,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/846\/revisions\/863"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/985"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=846"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=846"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/serhatdiker.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=846"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}