Logistic Regresyon Nedir?
Logistic regresyon, istatistik ve makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir sınıflandırma tekniğidir. Özellikle bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda etkilidir. Örneğin, bir müşteri için ‘satın alacak mı?’ sorusuna yanıt arıyorsanız, sonuçlar ‘evet’ veya ‘hayır’ gibi iki ayrı kategoride olacaktır. Logistic regresyon, bu gibi ikili sonuçları tahmin etmek için kullanılır.
Bu yöntem, doğrusal regresyonun doğrudan genişletilmesi olarak düşünülebilir, fakat temel farkı tahmin edilen değerlerin olasılıklar biçiminde yorumlanmasıdır. Doğrusal regresyonda çıktılar her zaman bir gerçek sayıdır, oysaki logistic regresyonda toplamları 1’e eşit olan olasılıklar elde ederiz. Böylece modelimiz, bu olasılıkları belirli bir eşik değerine göre sınıflandırma yaparak keskin kararlar alabilir.
Logistic regresyon, genellikle eğitim verileri kullanılarak bir model oluşturup sonra bu model aracılığıyla yeni verilerin tahmin edilmesi şeklinde çalışır. Bu noktada önemli olan, modele girdi olarak verilen değişkenlerin dikkatli seçilmesidir. Girdi değişkenleri, modelin performansını doğrudan etkiler; dolayısıyla, verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması, sürecin olmazsa olmaz bir parçasıdır.
Python ile Logistic Regresyon Modeli Oluşturma
Python, logistic regresyon modelini oluşturmak için en iyi dillerden biridir. Pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphaneler, veri analizi ve modelleme sürecini oldukça kolaylaştırır. Aşağıda, Python kullanarak logistic regresyon modelinin nasıl kurulacağını ve test edileceğini adım adım açıklayacağız.
Öncelikle, gerekli kütüphaneleri yükleyerek başlayalım. Aşağıdaki kod parçasında, ihtiyacımız olan kütüphanelerin nasıl yükleneceğini göreceksiniz:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_reportYukarıdaki satırları çalıştırarak gerekli kütüphaneleri içe aktarmış olduk. Şimdi, üzerinde çalışacağımız veri setini yükleyelim. Örneğimizde ünlü Iris veri setini kullanacağız. Bu veri seti, çiçeklerin özelliklerine göre sınıflandırılması amacıyla ilgili ölçümleri içerir.
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.targetBurada ‘X’ bağımsız değişkenlerimizi, ‘y’ ise bağımlı değişkenimizi temsil ediyor. Şimdi bu verileri eğitim ve test setlerine ayıralım:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)Verimiz şimdi eğitim ve test setlerine ayrıldı. Modelimizi kurmaya geçebiliriz. Aşağıdaki kod parçası, logistic regresyon modelinin nasıl oluşturulup eğitileceğini göstermektedir:
model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)Modelimizi eğittikten sonra, test verileri ile tahminler yapabiliriz:
y_pred = model.predict(X_test)Şimdi, modelimizin performansını değerlendirmek için bazı metrikleri kullanmamız gerekti. Konfüzyon matrisini ve sınıflandırma raporunu elde edelim:
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)Bu aşamada modelimizin doğruluğu ve çeşitli metrikler üzerinde bir değerlendirme yapabiliriz. Hatalı sınıflandırılan verileri anlamak, modelimizi geliştirmek adına kritik öneme sahiptir.
Logistic Regresyonun Uygulama Alanları
Logistic regresyon, birçok farklı alanda geniş bir kullanım alanına sahiptir. Sosyal bilimlerden sağlık alanına, finans sektöründen e-ticarete kadar birçok alanda logistic regresyon teknikleriyle veri analizi yapılmaktadır. Örneğin, bir kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmayacağını tahmin etmek gibi durumlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Burada, başvuran kişinin geçmiş kredi durumu, gelir düzeyi ve diğer finansal verileri logistic regresyon ile analiz edilebilir.
Ayrıca, müşteri davranışlarının tahmin edilmesinde ve pazarlama stratejilerinin belirlenmesinde de logistic regresyon elzem bir rol oynamaktadır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde hangi ürünlerin hangi müşteri grupları tarafından satın alınma olasılığının yüksek olduğunu belirlemek, pazarlama faaliyetlerini optimize etmek açısından oldukça faydalıdır.
Sağlık alanında ise, hastaların belirli bir hastalığa sahip olup olmadıklarını tahmin etmek için kullanılmaktadır. Örneğin, belirli risk faktörlerine dayalı olarak bir bireyin kalp hastalığına yakalanma olasılığını belirlemek adına logistic regresyon analizi yapılabilir. Bu sayede, sağlık profesyonelleri bu bilgileri kullanarak erken müdahale yapabilirler.
Modelin İyileştirilmesi ve Sonuçlar
Logistic regresyon modeli kurulduktan sonra, modelin iyileştirilmesi aşamasında birkaç farklı strateji uygulanabilir. İlk olarak, değişken seçimi yaparak, modelin anlamlı ve etkili değişkenlerden oluştuğundan emin olmalıyız. Gereksiz ya da fazla değişkenler, modelin karmaşıklığını artırarak genel performansını olumsuz yönde etkileyebilir.
Ayrıca, verilerin ölçeklendirilmesi de çok önemlidir. Özellikle, değişkenler arasında büyük farklılıklar varsa, bu durum modelimizde dengesizliklere yol açabilir. Standardizasyon veya normalizasyon gibi teknikler uygulanarak, değişkenlerin ölçekleri eşitlenebilir. Bu da modelimizin daha doğru ve güvenilir tahminler yapmasına olanak tanır.
Son olarak, modelin aşırı öğrenmesini önlemek için çeşitli regularizasyon teknikleri de uygulanabilir. L1 ve L2 regularizasyonları, modelin genel performansını artırarak daha sağlam tahminler elde edilmesini sağlar. Modelinizi ve sağladığınız sonuçları sürekli olarak değerlendirmek, performansınızı artırmanın ve geliştirme sürecine katkıda bulunmanın anahtarıdır.
Özet ve Sonraki Adımlar
Logistic regresyon, geniş bir uygulama yelpazesine sahip etkili bir sınıflandırma tekniğidir. Python’un güçlü kütüphaneleri sayesinde, logistic regresyon modelleri kolaylıkla oluşturulabilir ve optimize edilebilir. Yazımızda temel bir logistic regresyon modeli örneği üzerinden giderek, sürecin adımlarını ele aldık.
Gelecek adımlarda, modelinizi geliştirmenin yanı sıra daha karmaşık problemler üzerinde çalışmak ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknikleri keşfetmek isteyebilirsiniz. Logistic regresyon, makine öğrenimi yolculuğunuzda önemli bir başlangıç noktasını temsil etmektedir.
Her zaman olduğu gibi, uygulamalarınızı geliştirirken, öğrendiklerinizi hayata geçirin ve denemekten çekinmeyin. Kendi veri setlerinizle çalışarak, logistic regresyonun sınırlarını ve olanaklarını keşfedebilirsiniz. Bilgilerinizi sürekli güncel tutarak, Python ekosistemine katkı sağlamaya devam edin!