Multinomial lojistik regresyonda farklı kestirim yöntemleri
Different estimation methods in multinomial logistic regression
- Tez No: 893165
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURKUT NURAY URGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Lojistik regresyon analizi, kategorik bir yanıt değişkenin, bir ya da birden çok açıklayıcı değişken yardımıyla tahmin edildiği bir regresyon türüdür. Açıklayıcı değişkenler sürekli, kesikli veya bunların karışımı olabilir. Lojistik regresyon analizi, denetimli bir makine öğrenmesi yöntemi olarak sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılır. Yanıt değişkenin iki kategorili olduğu veri setlerinde binary (iki kategorili) lojistik regresyon, üç ya da daha fazla kategorili olduğu verilerde ise multinomial (çok kategorili) lojistik regresyon analizi uygulanır. Bu çalışmada, tüm açıklayıcı değişkenleri sürekli olan dört farklı gerçek veri seti üzerinde yapılan multinomial lojistik regresyon analizinde, açıklayıcı değişkenler arasındaki korelasyonlara bakılıp iç ilişki düzeyi incelenmiş ve tüm veri setleri için Maksimum olabilirlik, Ridge, LASSO, Elastic-net ve Temel Bileşenler Analizi yöntemleriyle kurulan modellerin test veri setindeki tahmin isabet oranları kıyaslanmıştır. Ayrıca, her bir veri setinden rastgele alınan örneklemlerle N/p oranı kontrollü bir şekilde küçültülerek (N: Gözlem sayısı, p: Açıklayıcı değişken sayısı) beş farklı modelin gösterdiği performanslar incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Logistic regression analysis is a type of regression in which a categorical response variable is estimated with the help of one or more explanatory variables. Explanatory variables can be continuous, discrete, or a mixture of these. Logistic regression analysis is frequently used in classification problems as a supervised machine learning method. Binary (two-category) logistic regression is applied in data sets where the response variable has two categories, and multinomial (multi-category) logistic regression analysis is applied in data with three or more categories. In this study, multinomial logistic regression analysis performed on four different real data sets, all explanatory variables of which are continuous. The correlations between the explanatory variables were checked and multicollinearity was examined. The results were established for all data sets by Maximum Likelihood, Ridge, LASSO, Elastic-net and Principal Component Analysis methods. The prediction accuracy rates of the models in the test data sets were compared. In addition, the performances of five different models were examined by reducing the N/p ratio in a controlled manner (N: Number of observations, p: Number of explanatory variables) with randomly taken samples from each data set.
Benzer Tezler
- Basic thresholding classification
Temel eşikleme sınıflandırma
MEHMET ALTAN TOKSÖZ
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS
- Developing learning algorithms for enhancing industrial machine vision systems and improving task accuracy of robotic manipulators
Endüstriyel yapay görme sistemlerini iyileştirmek ve robotik manipülatörlerin görev doğruluğunu artırmak için öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi
DIYAR KHALIS BILAL
Doktora
İngilizce
2021
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Hiperspektral görüntü ve LiDAR verisinin koşullu rastgele alanlar yöntemi ile birleştirilmesi ve sınıflandırılması
Fusion and classification of hyperspectral images using conditional random fields
HAKAN AYTAYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
- Log multinomial regresyon modeline Hosmer-Lemeshow uyum iyiliği testinin uyarlanması
An adaptation of the Hosmer-Lemeshow goodness of fit test to the log-multinomial regression model
YASEMİN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
DOÇ. DR. NİMET ANIL DOLGUN
- Sıralı lojistik regresyonda paralel doğrular varsayımı ve çözümleme yaklaşımları
Parallel lines assumption in ordinal logistic regression and analysis approaches
ERKAN ARI
Doktora
Türkçe
2013
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YILDIZ