YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
Logistic Regression
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Lojistik regresyon, adında regresyon geçmesine rağmen ikili sınıflandırma (evet/hayır, başarılı/başarısız) problemleri için kullanılan ve çıktıyı bir olasılık değerine dönüştüren temel bir makine öğrenmesi algoritmasıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiSonucun iki durumdan biri olduğu durumlarda en çok tercih edilen hızlı, kararlı ve açıklanabilir bir sınıflandırıcıdır.
Çalışma mantığı: Doğrusal denklemin sonucunu Sigmoid (lojistik) fonksiyonundan geçirerek çıktıyı 0 ile 1 aralığına sıkıştırır. Elde edilen değer bir olayın gerçekleşme olasılığıdır (ör. %80). Eşik değer (genellikle 0.5) üzerindekiler 1, altındakiler 0 kabul edilir.
Kullanım alanları: Kredi onay/red kararları, hastalık var/yok teşhisi, müşteri abonelik iptali tahmini (churn) ve tıklama oranı (CTR) tahmini.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Doğrusal karar sınırına sahiptir; veriler doğrusal olarak ayrılamıyorsa karmaşık örüntüleri yakalamakta zorlanır.
Çalışma mantığı: Doğrusal denklemin sonucunu Sigmoid (lojistik) fonksiyonundan geçirerek çıktıyı 0 ile 1 aralığına sıkıştırır. Elde edilen değer bir olayın gerçekleşme olasılığıdır (ör. %80). Eşik değer (genellikle 0.5) üzerindekiler 1, altındakiler 0 kabul edilir.
Kullanım alanları: Kredi onay/red kararları, hastalık var/yok teşhisi, müşteri abonelik iptali tahmini (churn) ve tıklama oranı (CTR) tahmini.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Doğrusal karar sınırına sahiptir; veriler doğrusal olarak ayrılamıyorsa karmaşık örüntüleri yakalamakta zorlanır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBağımsız değişkenlerin doğrusal kombinasyonunu lojistik (sigmoid) fonksiyonu p = 1 / (1 + e^(-z)) üzerinden [0, 1] olasılık aralığına dönüştüren ikili sınıflandırma modelidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir kullanıcının web sitesindeki bir reklam banner'ına tıklayıp tıklamayacağını (1 veya 0) kullanıcının yaşı ve ilgi alanlarına göre hesaplayan bir lojistik regresyon modeli.