Regresyon Nedir? Ne İşe Yarar?

Regresyon istatistik ve makine öğrenmesinin en temel araçlarından biridir. Basitçe anlatmak gerekirse regresyon bir veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bir değişkeni diğer değişkenler yardımıyla tahmin etmek için kullanılır.

Regresyon Ne Demek?

Regresyon analizi bağımlı değişken (tahmin etmek istediğimiz şey) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (etkileyen faktörler) arasındaki ilişkiyi matematiksel bir denklemle ifade eder. En yaygın bilineni doğrusal regresyondur burada ilişki düz bir çizgiyle (doğruyla) gösterilir.

Örnek:
Ev fiyatlarını tahmin etmek istiyorsunuz. Evin metrekaresi, oda sayısı, konumu gibi faktörler bağımsız değişken ev fiyatı ise bağımlı değişkendir. Regresyon bu faktörlere bakarak fiyat tahmini yapabilen bir formül çıkarır.

Uygun fiyatlı Sanal Sunucu hizmetlerimizi inceleyin.

Regresyon Ne İşe Yarar?

Regresyonun başlıca kullanım alanları şunlardır:

• Tahmin Yapma
  Gelecekteki değerleri öngörmek için kullanılır.
  Örnek: Bir şirket, geçmiş satış verilerine ve reklam harcamalarına bakarak gelecek ayki satışını tahmin edebilir.
• İlişkiyi Anlama
  Değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçer: Bir faktör diğerini ne kadar etkiliyor?
  Örnek: Sigara içme miktarı ile akciğer kanseri riski arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Nedensellik İncelemesi (dikkatli kullanımla)
  Tam nedensellik kurmaz ama güçlü ipuçları verir. Özellikle kontrollü deneylerle birleştirildiğinde faydalıdır.
• Karar Destek
  İş dünyasında, ekonomide, tıpta, sosyal bilimlerde yaygın kullanılır.
  Örnek: Bir banka, kredi başvurusu yapan kişinin gelir, borç oranı gibi verilerine bakarak kredi riskini tahmin eder.

Regresyon Türleri

• Basit Doğrusal Regresyon: Bir bağımsız değişkenle tahmin (örneğin boy → kilo tahmini).
• Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişken.
• Lojistik Regresyon: Sonuç kategorik olduğunda (evet/hayır, hasta/sağlıklı gibi).
• Polinom Regresyon: İlişki doğrusal değil, eğrisel olduğunda.

Özetle regresyon verilerden anlam çıkarmanın ve geleceğe dair mantıklı tahminler yapmanın en güçlü yollarından biridir. Hem bilimsel araştırmalarda hem de günlük iş kararlarında vazgeçilmezdir. Doğru kullanıldığında çok değerli sonuçlar verir yanlış yorumlandığında ise yanıltıcı olabilir. Bu yüzden verilerin kalitesi ve modelin uygunluğu her zaman kritik önem taşır.