Geleceği "Evet" veya "Hayır" Olarak Tahmin Etmek
Lojistik regresyon, bir olayın gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için kullanılan güçlü bir istatistiksel yöntemdir. Lineer regresyonun aksine, bağımlı değişken süreklilik arz etmez; kategoriktir (Genellikle 0 veya 1). "Müşteri ürünü alacak mı?", "Kredi batacak mı?", "Hasta iyileşecek mi?" gibi sorulara cevap arar.
Sigmoid Fonksiyonu ve Olasılık
Lojistik regresyon, çıktıları 0 ile 1 arasına sıkıştırmak için Sigmoid (Lojistik) fonksiyonunu kullanır. Bu sayede sonuçlar doğrudan bir olasılık değeri olarak yorumlanabilir.
- $P(Y=1|X)$: Verilen X koşullarında olayın gerçekleşme olasılığı.
- $e$: Euler sayısı (yaklaşık 2.718).
- $\beta$: Katsayılar (Log-odds üzerindeki etkiyi gösterir).
- Karar Kuralı: Eğer $P > 0.5$ ise tahmin 1 (Evet), aksi halde 0 (Hayır) olur.
Odds Oranı (Odds Ratio)
Lojistik regresyonun en güçlü yanlarından biri, sonuçların Odds Oranı üzerinden yorumlanabilmesidir. Örneğin, "Gelirdeki 1000 TL'lik artış, kredi onaylanma ihtimalini (odds) 1.5 kat artırır" gibi net iş içgörüleri sağlar.
Model Performansını Ölçmek
Sınıflandırma modellerinin başarısı sadece doğruluk (accuracy) ile ölçülmez. Özellikle dengesiz veri setlerinde (Örn: Dolandırıcılık tespiti) şu metrikler kritiktir:
Uygulama Alanları
- Churn Analizi: Bir müşterinin aboneliğini iptal etme olasılığının hesaplanması ve riskli müşterilere özel teklifler sunulması.
- Kredi Skorlama: Bankacılıkta, kredi başvurusunda bulunan bir kişinin borcunu ödeyip ödeyemeyeceğinin (Default Risk) tahmini.
- Pazarlama (Propensity Modeling): Bir müşterinin belirli bir kampanyaya yanıt verme veya bir ürünü satın alma ihtimalinin modellenmesi.
- Sağlık: Hastalık teşhisi ve risk faktörlerinin belirlenmesi.
Yeni Sav Danışmanlık olarak, belirsizlikleri matematiksel olasılıklara dönüştürüyor, riskleri minimize edip fırsatları yakalamanız için veriye dayalı karar destek sistemleri kuruyoruz.