Logistic Regression

Türkçe: Lojistik Regresyon

Ayrıntılı Tanım

Adında regresyon geçmesine rağmen temel olarak bir sınıflandırma algoritması olan; girdilerin doğrusal kombinasyonunu Sigmoid fonksiyonundan geçirerek 0 ile 1 arasında olasılık üreten modeldir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Bir olayın gerçekleşme olasılığını (örneğin hastalanma riski, tıklama oranı) şeffaf ve katsayıları yorumlanabilir şekilde hesaplar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

P(y=1|x) = \sigma(w^T x + b) = \frac{1}{1 + e^{-(w^T x + b)}}

Kayıp fonksiyonu olarak Log-Loss (Binary Cross-Entropy) kullanılır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Bir bankanın kredi başvurusunu değerlendirmesi: Sonuç "0.82" çıkar. Yani sistem %82 ihtimalle kredinin geri ödeneceğini öngörür.

Benzer Terimlerden Farkı

Doğrusal Regresyon sınırsız sayı üretirken, Lojistik Regresyon çıktıyı Sigmoid ile daima [0, 1] aralığına sıkıştırır.

İlişkili Terimler (2)

#83

Sigmoid

Sigmoid (S-Tipi) Aktivasyon Fonksiyonu

#91

Softmax

Yumuşak Maksimum Fonksiyonu

Ait Olduğu Kategori

Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.

Toplam Terim:68 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#46)Naive Bayes

Sonraki Terim (#48)Cross-Validation