Lojistik regresyon ve farklı sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparing the logistic regression and different classification models
Yazar: HÜLYA BİNOKAY
Danışman: DOÇ. DR. YAŞAR SERTDEMİR
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Karar ağacı = Decision tree ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Performans analizi = Performance analysis ; Prevalans = Prevalence ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel modeller = Statistical models ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Sağlık alanında sınıflama modelleri hastalıkların seyrinin tahmin edilmesinde ve tanı koymada sık kullanılan modellerdir. Bu modeller arasında en sık kullanılan ve en iyi bilineni Lojistik regresyon(LR) dur ancak son yıllarda kullanımı artan sınıflama modellerinin performansları konusunda henüz yeterli bilgiye sahip değiliz.
Bu tezde kullanılan Karar Ağacı(KA), Random Forest(RF), Destek Vektör Makineleri(DVM) ve Naive Bayes(NB) sınıflama modelleri yanıt değişkenin iki değerli ve açıklayıcı değişkenlerin kategorik ve/veya sürekli olabildiği modellerden seçilmiştir.   
Bu tezde, LR yöntemi ile diğer yöntemlerin farklı örnek büyüklüğü, prevelans, açıklayıcı değişken tipi ve tanımlayıcılık katsayısı durumunda, etkileşim terimlerini bulunduran ve etkileşim terimlerini bulundurmayan 2 farklı model ile veri setleri üretilerek sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca literatürden alınan 12 gerçek veri seti için performansları karşılaştırılmıştır.
Genel olarak etkileşim terimlerini bulundurmayan modelde NB yönteminin performansı diğer yöntemlerden daha yüksek ve LR yöntemi ile benzer sonuçlar verdiği gözlenmiştir. 
Etkileşim terimlerini bulunduran modelde, düşük örnek büyüklüğünde NB yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Orta ve büyük veri setlerinde DVM ve RF yöntemlerinin daha iyi performans göstermektedir. Bunula birlikte KA ve DVM yöntemleri düşük prevalans, düşük tanımlayıcılık katsayısı ve küçük örnek büyüklüğünde sınıflama yapamadığı durumların çok fazla olduğu(%50) gözlenmiştir.  
Gerçek veri setleri analizlerde DVM ve RF yöntemleri daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. 

Anahtar kelimeler: Lojistik Regresyon, Prevalans, doğrusallık, Karar Ağacı

Abstract:
In this thesis we aimed to compare the performance of classification models by simulating data sets using 2 different models (with and without interaction terms) where sample size, prevalence,   and coefficient of determination combinations changed. In addition, their performances were compared for 12 real data sets from the literature.
In simulations without interaction terms, the performance of the NB method was higher than the other methods and comparable with the LR method. In simulations with interaction terms, the NB method performed better than the other methods at low sample size but SVM and RF methods performed better in medium and large data sets. We observed that DT and SVM methods were not able to make classifications (50%) in simulation settings with low prevalence and low coefficient of determination and small sample size.
Real data set analysis showed that SVM and RF methods perform better than LR, DT and NB in some real data sets.

Key words: Logistic Regression, Prevalence, Linearity, Decision Tree