YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Regresyon (Regression)
Regression
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Regresyon, bağımsız değişkenlere (özniteliklere) dayanarak sürekli ve sayısal bir hedef değeri (örneğin fiyat, sıcaklık, satış adedi) tahmin etmeyi amaçlayan denetimli makine öğrenmesi yöntemidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiSınıflandırmadan farkı, çıktının kategorik değil sürekli bir sayı olmasıdır. Girdi değişkenleri ile çıktı arasındaki matematiksel ilişkiyi modeller.
Çalışma mantığı: Veri noktalarının oluşturduğu dağılıma en az hata ile uyan bir matematiksel fonksiyon (doğru, düzlem veya eğri) bulunur. Yeni bir girdi geldiğinde bu fonksiyon üzerinden sayısal bir tahmin üretilir.
Kullanım alanları: Ev ve araba fiyat tahminleri, borsa hisse senedi değer tahminleri, hava durumu sıcaklık derecesi, şirketin gelecek çeyrekteki ciro tahmini.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Aykırı değerler (outliers) regresyon modellerinin eğrisini ciddi şekilde saptırabilir. Başarı MSE, RMSE ve R-Kare (^2$) gibi metriklerle ölçülür.
Çalışma mantığı: Veri noktalarının oluşturduğu dağılıma en az hata ile uyan bir matematiksel fonksiyon (doğru, düzlem veya eğri) bulunur. Yeni bir girdi geldiğinde bu fonksiyon üzerinden sayısal bir tahmin üretilir.
Kullanım alanları: Ev ve araba fiyat tahminleri, borsa hisse senedi değer tahminleri, hava durumu sıcaklık derecesi, şirketin gelecek çeyrekteki ciro tahmini.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Aykırı değerler (outliers) regresyon modellerinin eğrisini ciddi şekilde saptırabilir. Başarı MSE, RMSE ve R-Kare (^2$) gibi metriklerle ölçülür.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaGirdi uzayı X'ten sürekli reel sayılar uzayı R'ye f(X) -> Y haritalamasını öğrenen istatistiksel ve makine öğrenmesi modelleme yaklaşımıdır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir şirketin geçmiş 10 yıllık reklam harcamaları ile aylık satış cirolarını analiz ederek, önümüzdeki ay yapılacak 50.000 TL reklam ile ne kadar ciro elde edileceğini hesaplamak regresyondur.