Regresyon, istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesinde kullanılan bir yöntemdir. Amaç, bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) ile bir bağımlı değişken (çıktı) arasındaki ilişkiyi modellemektir.
- Temel Tanım: Bağımlı değişkenin, bağımsız değişken(ler)e göre nasıl değiştiğini tahmin etme sürecidir.
- Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek ve bu ilişkiyi matematiksel bir modelle ifade etmek için kullanılır.
- Doğrusal Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayımına dayanır. En sık kullanılan regresyon türlerinden biridir.
- Çoklu Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır.
- Polinom Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı durumlarda kullanılır. İlişkiyi polinom fonksiyonları ile modellemeye çalışır.
- Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda (örneğin, evet/hayır, 0/1) kullanılır. Olasılıkları tahmin etmeye yarar.
Regresyon modelleri, tahminleme, sınıflandırma ve neden-sonuç ilişkilerini anlama gibi birçok farklı amaçla kullanılabilir. Örneğin, bir evin fiyatını konum, büyüklük ve oda sayısı gibi özelliklere göre tahmin etmek için regresyon kullanılabilir.