Lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi uygulamaları
Logistic regression analysis and machine learning applications
Yazar: AYŞE ATALAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ
Haliç Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı / Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Matematik = Mathematics
Dizin: Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Maksimum olabilirlik yöntemi = Maximum likelihood method ; Sınıflandırma = Classification ; Öğrenme teknikleri = Learning techniques

Özet:
"Lojistik Regresyon Analizi ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları" adı altında hazırlanan bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. 
Birinci bölümde; tezin amacı ve literatür araştırması yer almaktadır. 
İkinci bölümde; ikili ve çoklu lojistik regresyon modellerinin elde edilmesi için gerekli olan rassal değişken, olasılık dağılımı, dağılım fonksiyonu, olasılık yoğunluk fonksiyonu, binom dağılımı, maksimum olabilirlik tahmini, Newton Raphson yöntemi, üstünlük oranı, model oluşturma ve model değerlendirme ifadeleri yer almaktadır. 
Üçüncü bölümde; regresyon analizi ifadesine yer verilmiş olup ikili ve çoklu lojistik regresyon modelleri matematiksel ispatlar kullanılarak elde edilmiştir.
Dördüncü bölümde; ilk veri kümesi için ikili, ikinci veri kümesi için çoklu lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin β katsayıları hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodu ile iki farklı şekilde hesaplanmıştır. Sonrasında ise model değerlendirmeleri yapılarak modellerin başarıları ölçülmüştür.
Beşinci bölümde, sonuç olarak dördüncü bölümdeki veri kümeleri için oluşturulan lojistik regresyon modellerindeki β  katsayılarının hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodunun çalıştırılması sonucunda aynı değerleri verdiği gösterilmiştir. Ayrıca k-katlı çapraz geçerlemeler sonucunda iki model içinde ortalama başarılar gösterilip model başarıları hakkında yorumlar yapılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, Gözetimli Öğrenme, Sınıflandırma Algoritmaları, Maksimum Olabilirlik Tahmini, Lojistik regresyon

Abstract:
This study, prepared under the title of "Logistic Regression and Machine Learning Applications", consists of five parts. 
In the first part the purpose of the thesis and the literature research is included.
The statements that is namely a random variable that is required to generate binomial and multivariate logistic regression models, probability distribution, distribution function, probability density function, binomial distribution, maximum likelihood estimation, Newton Raphson Method, odss ratio, creating model and model evaluation are included in the second part.
In the third part the expression regression analysis is given and binary and multiple logistic regression are obtained by using mathematical proofs.
In tha fourth part binary logistic regression model for the first data set and multivariate logistic regression model for the second data set was built. The β coefficients of created models are calculated algebraically and also the written matlab code in two different ways after then the model was assessed success of the models was measured.
In conclusion in the fifth part it is shown that the β coefficients in the logistic regression models created or the data sets in the fourth part are the same values as a result of both algebraic operations and running matlab code. The average successes of two models are shown for two models in consequence of k-fold cross validation and comments were made about the model successes.

Key Words: Machine Learning, Supervised Learning, Classification Algorithms Maximum Likelihood Estimation, Logistic Regression