Regresyon analizi

Lasso Regresyon Nedir?

yazar

Lasso regresyon, ağırlıkları sıfıra yakın olan gereksiz özellikleri filtrelemek için kullanılan bir regresyon yöntemidir. Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), regresyon katsayılarının toplamı yerine katsayıların mutlak değerlerinin toplamını cezalandırır. Bu sayede, bazı katsayılar sıfıra indirgenerek model daha basitleştirilir ve daha iyi genelleme yapabilir hale gelir. Lasso regresyon, özellik seçimi yaparken etkili bir yöntemdir. Özellik … Devamını oku

Açıklayıcılık Katsayısı Nedir?

yazar

Açıklayıcılık katsayısı, bir regresyon modelinin ne kadar iyi uyum sağladığını gösteren bir ölçüdür. Bu katsayı, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni ne kadar açıkladığını ifade eder. Açıklayıcılık katsayısı genellikle 0 ile 1 arasında bir değer alır ve regresyon modelinin ne kadar iyi uyum sağladığını gösterir. 1’e ne kadar yakınsa, modelin verileri o kadar iyi açıkladığı söylenebilir. Açıklayıcılık … Devamını oku

Regresyon Katsayısı Nedir

yazar

Regresyon katsayısı, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Basit doğrusal regresyon durumunda, regresyon katsayısı, bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü belirler. Değerleri -1 ile +1 arasında olabilir. Pozitif bir regresyon katsayısı, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu, negatif bir regresyon … Devamını oku