Otomobil fiyat kestiriminde ridge, lasso ve elastic net regresyon tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on ridge, lasso and elastic net regression estimators in automobile price predictions
- Tez No: 966152
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN UFUK EKİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ridge regresyon, Çoklu doğrusal regresyon, Ridge regression, Multiple linear regression
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu regresyon, bağımsız değişkenler üzerinden bağımlı değişkene ilişkin kestirimde bulunmayı amaçlayan istatistiksel bir yöntemdir. Çoklu bağlantı problemi, bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğunda ortaya çıkar ve En Küçük Kareler gibi tahmin edicilerin güvenilirliğini azaltabilir. Çoklu bağlantıdan etkilenmemek için ridge, lasso ve elastik net regresyon yöntemler kullanılmaktadır. Ridge regresyonu, hata kareler toplamını katsayıların karelerinin toplamının, lasso regresyon ise katsayıların mutlak değerlerinin toplamının belirli bir değerden küçük olması kısıtları altında minimize etmektedir. Bazı katsayı tahminlerinin sıfır olması Lasso regresyonun değişken seçimi maksatlı kullanılmasını sağlamaktadır. Elastik net regresyon ise her iki yöntemin avantajlarını birleştirmektedir. Bu çalışmada çeşitli senaryolar altında söz konusu tahmin edicilerden hangisinin daha iyi sonuçlar vereceği incelenmiştir. Ayrıca araçların performans değerlerini içeren“Top Gear”isimli veri seti üzerinde hangi tahmin ediciye dayalı modelin daha uygun olduğunun değerlendirilmesi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Multiple regression is a statistical method that aims to predict a dependent variable based on independent variables. The multicollinearity problem arises when there is a high correlation between independent variables, reducing the reliability of estimators such as Ordinary Least Squares. To mitigate the effects of multicollinearity, ridge, lasso, and elastic net regression methods are used. Ridge regression minimizes the sum of squared errors subject to the constraint that the sum of the squared coefficients remains below a certain threshold, while lasso regression imposes a constraint on the sum of the absolute values of the coefficients. Since lasso regression can shrink some coefficient estimates to zero, it is commonly used for variable selection. Elastic net regression combines the advantages of both methods. In this study, different scenarios are examined to determine which of these estimators provides better results. Additionally, an evaluation is conducted to identify the most suitable model based on these estimators using the“Top Gear”dataset, which contains performance metrics of various cars.
Benzer Tezler
- Tersiyer butil katekol, alkillenmiş tri fenil fosfit ve karışımlarının CBR kauçuğundaki oksitlenmeyi yavaşlatıcı etkilerinin DSC yöntemi ile incelenmesi
Determination of effectiveneses of 2,6 ditertiarybutyl cathecol, tri (mono-and-di-nonyl-pheyl mixture) phosphite and their mixtures as antioxidants for CBR, bay DSC
Ö. TUNÇ SAVAŞÇI
- Taşıtların ısı borusu yardımıyla eksoz gazı enerjisinden yararlanarak ısıtılma olanakları
Heating vehicles by a heat pipe using exhaust gas energy
MEHMET ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ Y. UYAREL