Yapay Sinir Ağları ile Lojistik Regresyon Analizinin Karşılaştırılması

Authors : İmran KURT OMURLU, Mevlüt TÜRE

Pages : 57-74

View : 13 | Download : 10

Publication Date : 2005-04-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, öğrencilerin alkol kullanımını etkileyen faktörlerin Lojistik Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları ile incelenmesi ve bu yöntemlerin alkol kullanan ve kullanmayan öğrencileri ayırmadaki performanslarının ROC eğrisi yöntemiyle karşılaştırılması amaçlandı. Çalışmada, 2003-2004 Eğitim-Öğretim yılında Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi 1, 2, 3 ve 4\`üncü sınıflarında okuyan öğrencilere Frontal Lob Kişilik Ölçeği ve alkol kullanma alışkanlıklarını tespit etmek için alkolle ilgili anket uygulandı. Çalışmamızda, Lojistik Regresyon ve dört farklı yapay sinir ağı modeli oluşturuldu. Lojistik Regresyon Analizi sonucunda ders dışındaki zamanlarda bar, disko, kafe ya da kahvehaneye gitme insert ignore into journalissuearticles values(OR=1.920: p<0.05);, dinin önem düzeyi insert ignore into journalissuearticles values(OR=0.454: p<0.001);, alkol kullanan arkadaş sayısı insert ignore into journalissuearticles values(OR=2.441; p<0.001);, alkol içmesi için arkadaşların ısrar düzeyi insert ignore into journalissuearticles values(OR=1.557; p<0.001); ve dürtüsellik insert ignore into journalissuearticles values(OR=1.826; p<0.001); değişkenlerinin öğrencilerin alkol kullanımı üzerinde önemli etkiye sahip oldukları bulundu. Lojistik Regresyon Analizi ile Yapay Sinir Ağları ve Yapay Sinir Ağları kendi aralarında karşılaştırıldığında: hiperbolik tanjant-hiperbolik tanjant fonksiyonlu ve hiperbolik-tanjant lojistik fonksiyonlu Yapay Sinir Ağları’nın ROC eğrisi altında kalan ağlarının farklı olmadığı fakat bu modellerin diğer modellerin alanlarından istatistiksel olarak daha büyük oldukları bulundu. Sonuç olarak; çalışmalarda Yapay Sinir Ağlanrı’nın Lojistik Regresyon Analizi \`ne göre avantaj ve dezavantajları göz önünde bulundurularak amaca göre sınıflandırma ve modelleme çalışmalarının yürütülmesi gerektiğine ve Lojistik Regresyon Analizi \`nin önemsiz değişkenlerin elenmesi için Yapay Sinir Ağları’nda bir eleme yöntemi olarak kullanılabileceğine karar verildi.
Keywords : Frontal Lob Kişilik Ölçeği, Lojistik Regresyon Analizi, Yapay Sinir Ağları, Geriye Yayılma Algoritması, Receiver Operating Characteristic ROC, Eğrisi