Veri madenciliğinde lojistik regresyon modellerinin incelenmesi

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.