Lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi uygulamaları
Logistic regression analysis and machine learning applications
- Tez No: 729218
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, Gözetimli Öğrenme, Sınıflandırma Algoritmaları, Maksimum Olabilirlik Tahmini, Lojistik regresyon, Machine Learning, Supervised Learning, Classification Algorithms Maximum Likelihood Estimation, Logistic Regression
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
“Lojistik Regresyon Analizi ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları”adı altında hazırlanan bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde; tezin amacı ve literatür araştırması yer almaktadır. İkinci bölümde; ikili ve çoklu lojistik regresyon modellerinin elde edilmesi için gerekli olan rassal değişken, olasılık dağılımı, dağılım fonksiyonu, olasılık yoğunluk fonksiyonu, binom dağılımı, maksimum olabilirlik tahmini, Newton Raphson yöntemi, üstünlük oranı, model oluşturma ve model değerlendirme ifadeleri yer almaktadır. Üçüncü bölümde; regresyon analizi ifadesine yer verilmiş olup ikili ve çoklu lojistik regresyon modelleri matematiksel ispatlar kullanılarak elde edilmiştir. Dördüncü bölümde; ilk veri kümesi için ikili, ikinci veri kümesi için çoklu lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin β katsayıları hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodu ile iki farklı şekilde hesaplanmıştır. Sonrasında ise model değerlendirmeleri yapılarak modellerin başarıları ölçülmüştür. Beşinci bölümde, sonuç olarak dördüncü bölümdeki veri kümeleri için oluşturulan lojistik regresyon modellerindeki β katsayılarının hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodunun çalıştırılması sonucunda aynı değerleri verdiği gösterilmiştir. Ayrıca k-katlı çapraz geçerlemeler sonucunda iki model içinde ortalama başarılar gösterilip model başarıları hakkında yorumlar yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study, prepared under the title of“Logistic Regression and Machine Learning Applications”, consists of five parts. In the first part the purpose of the thesis and the literature research is included. The statements that is namely a random variable that is required to generate binomial and multivariate logistic regression models, probability distribution, distribution function, probability density function, binomial distribution, maximum likelihood estimation, Newton Raphson Method, odss ratio, creating model and model evaluation are included in the second part. In the third part the expression regression analysis is given and binary and multiple logistic regression are obtained by using mathematical proofs. In tha fourth part binary logistic regression model for the first data set and multivariate logistic regression model for the second data set was built. The β coefficients of created models are calculated algebraically and also the written matlab code in two different ways after then the model was assessed success of the models was measured. In conclusion in the fifth part it is shown that the β coefficients in the logistic regression models created or the data sets in the fourth part are the same values as a result of both algebraic operations and running matlab code. The average successes of two models are shown for two models in consequence of k-fold cross validation and comments were made about the model successes.
Benzer Tezler
- COVID-19 enfeksiyonunun biyokimyasal yansımalarının değerlendirilmesi
Evaluation of biochemical reflections of COVID-19 infection
MAİDE HACER TEKİN ALAGÖZ
Doktora
Türkçe
2023
Biyoistatistikİstanbul ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EVİN ADEMOĞLU
- Forecasting wind turbine failures and associated costs investigating failure causes, effects and criticalities,modeling reliability and predicting time-to-failure, time-to-repair and cost of failures for wind turbines using reliability methods and machine learning techniques
Rüzgar türbini arizalarinin ve i̇lgili maliyetlerin tahmini: Ariza nedenlerinin, etkilerinin ve kritik unsurlarinin i̇ncelenmesi, güvenilirlik modellemesi ve rüzgar türbinleri için ariza zamani, onarim zamani ve ariza maliyetlerinin güvenilirlik yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleri kullanilarak tahmin edilmesi
SAMET ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiColumbia UniversityÇevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VASILIS FTHENAKIS
- Avrupa insan hakları mahkemesi yargı kararlarının tahmin edilmesi
Predicting the judgments of the european court of human rights
NAGİHAN ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı
Using of support vector machines in medical research
ÖZGE AKŞEHİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikDüzce ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN ANKARALI
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kanser hastalığı teşhisi
Cancer disease diagnosis with machine learning methods
EBRU AYDINDAĞ BAYRAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KIRCI
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ