Lojistik Regresyon

Lojistik Regresyon, makine öğrenimi (ML)'nde sınıflandırma görevleri için kullanılan temel bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Adında "regresyon" geçmesine rağmen, öncelikle sürekli bir sonucu değil, kategorik bir sonucu tahmin etmek için kullanılan bir araçtır. Model, belirli bir girdinin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını hesaplayarak çalışır. Basitliği, yorumlanabilirliği ve verimliliği nedeniyle yaygın olarak değer görür ve daha karmaşık yöntemleri denemeden önce birçok sınıflandırma problemi için mükemmel bir temel modeldir.

Lojistik Regresyon Nasıl Çalışır?

Lojistik Regresyon, verileri bir logit fonksiyonuna, genellikle Sigmoid fonksiyonuna uydurarak bir sonucun olasılığını tahmin eder. Bu fonksiyon, herhangi bir gerçek değerli sayıyı alır ve olasılığı temsil eden 0 ile 1 arasında bir değere eşler. İkili sınıflandırma görevi için (örneğin, evet/hayır, doğru/yanlış), çıktı olasılığı belirli bir eşiğin (genellikle 0,5) üzerindeyse, model bir sınıfı tahmin eder; aksi takdirde diğerini tahmin eder. Model, bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmeyi amaçlayan bir eğitim süreci yoluyla girdi özellikleri için en iyi katsayıları öğrenir, tipik olarak gradyan inişi gibi bir optimizasyon tekniği kullanır.

Bu yöntemin temel gücü, yorumlanabilirliğinde yatmaktadır. Öğrenilen katsayılar, her bir girdi özelliği ile sonuç arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü göstererek verilere ilişkin değerli bilgiler sağlar. Basit olmasına rağmen, performansı genellikle en alakalı bilgileri yakalamak için iyi bir özellik mühendisliğine dayanır.

Lojistik Regresyon Türleri

Lojistik Regresyon, olası sonuçların sayısına göre sınıflandırılabilir:

• İkili Lojistik Regresyon (Binary Logistic Regression): Bağımlı değişkenin yalnızca iki olası sonucu olduğunda kullanılan en yaygın türdür (örneğin, spam veya spam değil).
• Çok Terimli Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin üç veya daha fazla sıralanmamış kategorisi olduğunda kullanılır (örneğin, bir müşterinin üç farklı ürün arasından bir ürün seçimi tahmin edilirken). Ayrıntılı bir açıklamaya Multinomial Logit hakkındaki Wikipedia makalesi gibi kaynaklardan ulaşılabilir.
• Sıralı Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin üç veya daha fazla sıralı kategorisi olduğunda kullanılır (örneğin, bir hizmeti "kötü", "orta" veya "iyi" olarak derecelendirme).

Gerçek Dünya Uygulamaları

Lojistik Regresyon, etkinliği ve basitliği nedeniyle birçok sektörde uygulanmaktadır.

• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde, bir hastanın semptomlarına ve tanı verilerine dayanarak belirli bir hastalığa sahip olma olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, çeşitli tıbbi araştırma çalışmalarında araştırıldığı gibi, özelliklerine dayanarak bir tümörün kötü huylu veya iyi huylu olma olasılığını modelleyebilir.
• Spam E-posta Tespiti: Modelin, belirli anahtar kelimelerin varlığı, gönderen bilgileri ve e-posta yapısı gibi özelliklere göre e-postaları "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırdığı klasik bir örnektir. Bu ikili sınıflandırma, istenmeyen içeriği filtrelemek için çok önemlidir.
• Kredi Puanlaması ve Finansal Tahmin: Bankalar ve finans kuruluşları, bir kredi başvurusunda bulunan kişinin temerrüde düşüp düşmeyeceğini tahmin etmek için lojistik regresyonu kullanır ve bu da kredi verme kararları vermeye yardımcı olur.

Güçlü ve Zayıf Yönler

Güçlü Yönler:

• Basitlik ve Verimlilik: Uygulaması kolaydır ve büyük veri kümelerinde bile eğitilmesi hesaplama açısından ucuzdur.
• Yorumlanabilirlik: Model katsayıları, girdi özelliklerinin önemiyle doğrudan ilişkilidir ve sonuçları açıklamayı kolaylaştırır; bu, Açıklanabilir Yapay Zeka'nın (XAI) temel bir bileşenidir.
• İyi Bir Başlangıç Noktası: Herhangi bir görüntü sınıflandırma görevi için sağlam bir başlangıç noktası görevi görerek bir performans ölçütü oluşturmaya yardımcı olur.
• Olasılık Çıktıları: Sonuçlar için olasılık skorları sağlar; bu da karar eşiklerini sıralamak ve ayarlamak için kullanışlıdır.

Zayıflıklar:

• Doğrusallık Varsayımı: Girdi özellikleri ile sonucun log-olasılıkları arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar, bu nedenle karmaşık, doğrusal olmayan kalıpları iyi yakalayamayabilir.
• Sensitivity to Outliers (Aykırılıklara Duyarlılık): Performans, verilerdeki aykırılıklardan önemli ölçüde etkilenebilir.
• Eksik Öğrenmeye Yatkın: Yüksek derecede doğrusal olmayan karar sınırlarına sahip karmaşık veri kümeleri için yeterince güçlü olmayabilir.
• Özellik Mühendisliği Gerektirir: Etkinliği genellikle girdi özelliklerinin ne kadar iyi tasarlanıp seçildiğine bağlıdır.

Diğer Algoritmalarla Karşılaştırma

Lojistik Regresyon, genellikle diğer temel Makine Öğrenimi algoritmalarıyla karşılaştırılır.

• - Doğrusal Regresyon Karşılaştırması: Her ikisi de regresyon teknikleri olmasına rağmen, Doğrusal Regresyon sürekli değerleri (örneğin, ev fiyatı) tahmin etmek için kullanılırken, Lojistik Regresyon sınıflandırma görevleri içindir (örneğin, ikili bir sonucu tahmin etmek).
• - Destek Vektör Makineleri (SVM) Karşılaştırması: SVM'ler, çekirdek hilesini kullanarak doğrusal olmayan ilişkileri daha etkili bir şekilde ele alabilir ve optimal bir ayırma hiper düzlemi bulmayı amaçlar. Öte yandan, Lojistik Regresyon olasılıksal bir yaklaşıma odaklanır. SVM'ler daha yüksek doğruluk sunabilir, ancak daha az yorumlanabilir olabilir.
• - Naive Bayes Karşılaştırması: Naive Bayes üretken bir modeldir, Lojistik Regresyon ise ayrımcıdır. Naive Bayes genellikle daha küçük veri kümeleri veya yüksek boyutlu verilerle (metin gibi) iyi performans gösterirken, Naive Bayes'in özellik bağımsızlığı varsayımı ihlal edilirse Lojistik Regresyon daha iyi olabilir.
• - Derin Öğrenme Modelleri Karşılaştırması: Bilgisayarla görü gibi karmaşık görevler için, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve Ultralytics YOLO gibi modeller Lojistik Regresyon'dan çok daha iyi performans gösterir. Bu modeller otomatik olarak özellik çıkarımı gerçekleştirirken, Lojistik Regresyon manuel özellik mühendisliği gerektirir. Ancak, Lojistik Regresyon'u eğitmek çok daha hızlıdır ve GPU'lar gibi önemli ölçüde daha az veri ve hesaplama kaynağı gerektirir.

Lojistik Regresyon uygulamaları, Scikit-learn gibi kütüphanelerde yaygın olarak bulunur ve PyTorch ve TensorFlow gibi büyük ML çerçeveleri tarafından desteklenir. Her sorun için en son teknoloji olmasa da, basit, yorumlanabilir ve verimli bir temel olarak kullanışlılığı, onu makine öğrenimi uygulayıcısının araç setinde vazgeçilmez bir araç haline getirir. Ultralytics HUB gibi araçlar, basit temellerden karmaşık derin öğrenme çözümlerine kadar çeşitli modellerin yaşam döngüsünü yönetmeye yardımcı olabilir.