Veri madenciliğinde lojistik regresyon modellerinin incelenmesi
Investigation of logistics regression models in data mining
Yazar: RECEP ÖZSÜRÜNÇ
Danışman: PROF. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Lojistik = Logistics ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Veri madenciliğinde, değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin ortaya çıkarılması ve bu ilişkilerin modellenmesinde birçok yöntem kullanılmaktadır. Regresyon Modelleri, Veri Madenciliğinde kullanılan bu yöntemlerin önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Lojistik regresyon modelleri ise bağımlı değişkenin iki veya ikiden fazla gruplu kategorik bir değişken olduğu durumlarda yaygın olarak kullanılan modellerdendir. Bu çalışmada Lojistik Regresyon Analizi; İkili, Multinominal ve Multiordinal Lojistik Regresyon Modelleri ele alınarak açık kaynak kodlu R programlama Dili ile tahmin edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.     

Model tahmini öncesinde; verilerin temizlenmesi, bütünleştirilmesi, indirgenmesi ve dönüştürülmesi ile temel "Veri Madenciliği Analiz Öncesi Hazırlık Süreci" tamamlanmıştır. Veri tipine göre belirlenen Lojistik Regresyon Modeli'nin varsayımları sağlayıp sağlamadığı test edilmiştir. İkili, Multinominal ve Multiordinal modeller; tek bağımsız değişkenli (sürekli, iki kategorili nitel ve ikiden fazla kategorili nitel) ve en az iki bağımsız değişkenli (sürekli, iki kategorili nitel ve ikiden fazla kategorili nitel) modeller yani tüm mümkün Lojistik Regresyon Modelleri tahmin edilmiş ve detaylı olarak yorumlanmıştır. Görselleştirilmesi mümkün sonuçlar görsel olarak sunulmuş ve böylece analiz sonuçlarının daha anlaşılır olması sağlanmıştır. Analiz sürecinde R paketlerinde yer alan kodlar ile ulaşılamayan bazı sonuçlar yeni kodlar yazılarak elde edilmiştir. 

Kısaca bu çalışmanın temel amacı; Lojistik Regresyon Analizi uygulamalarında veri tipine uygun modelin seçilmesi, seçilen modelin teorisi temel alınarak, Veri Madenciliği Analiz Öncesi Ön Hazırlık Süreçlerinin uygulanması, modelin R programlama dilinde tahmin edilmesi ve sonuçlarının yorumlanmasıdır.

Abstract:
In data mining, many methods are used to reveal cause-effect relationships between variables and to model these relationships. Regression Models constitute an important part of these methods used in Data Mining. Logistic regression models, on the other hand, are widely used when the dependent variable is a categorical variable with two or more groups. In this study, Logistic Regression Analysis; By considering Binary, Multinomial, and Multiordinal Logistic Regression Models, were analyzed with open source R programming language and the results were interpreted.

Before model estimation; The basic "Data Mining Pre-Analysis Preparation Process" was completed with the cleaning, integration, reduction, and transformation of the data. It was tested whether the Logistic Regression Model, which was determined according to the data type, provided the assumptions. Binary, Multinomial and Multiordinal models; Models with one independent variable (continuous, two-category qualitative, and more than two-category qualitative) and at least two independent variables (continuous, two-category qualitative, and more than two-categorical qualitative) models, that is, all possible Logistic Regression Models, were estimated and interpreted in detail. The results that can be visualized are presented visually, thus making the analysis results more understandable. During the analysis process, some results that could not be reached with the codes in the R packages were obtained by writing new codes.

Briefly, the main purpose of this study is; In Logistic Regression Analysis applications, choose the suitable model for the data type, apply the Data Mining Pre-Analysis Preparation Processes based on the theory of the selected model, estimating the model in the R programming language and interpreting the results.