Veri Bilimi
Yazarlar: Aslı YAMAN, Mehmet Ali CENGİZ
Konular:Fen
Anahtar Kelimeler:LASSO,Bernoulli dağılımı,Lojistik regresyon,Değişken seçimi
Özet: Değişken seçimi, regresyon analizinde kullanılan önemli bir konudur. Regresyon analizinde, LASSO (En Küçük Mutlak Daralma ve Seçim Operatörü) değişken seçimine benzer olarak seyrek çözümler sunmaktadır. LASSO, daraltma ve değişken seçimi işlemlerini aynı anda yapabilen kullanışlı bir araçtır ve LASSO ceza kriteri, parametre tahminlerini tam olarak sıfır değerine indirebilir. Genellikle büyük veri kümelerinde kullanılır fakat bu çalışmada, özellikle küçük veri setlerinde bazı bilgi kriterlerini kullanarak çok değişkenli Bernoulli lojistik modelleri için değişken seçim problemi ele alınmıştır. Model seçiminde kullanılan dört farklı bilgi kritere göre elde edilen simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır.