Etkili değişkenlerin cezalı regresyon yöntemleri ile belirlenmesi: Diyabet veri kümesi üzerine bir uygulama

Authors : Didem DERİCİ YILDIRIM, Ali Türker ÇİFTÇİ

Pages : 105-112

Doi:10.26559/mersinsbd.816561

View : 22 | Download : 11

Publication Date : 2021-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Bu çalışmada etkili değişkenlerin bulunması amacıyla uygulanan klasik regresyon analizine alternatif olarak kullanılması önerilen ve son yıllarda sağlık verilerinde oldukça popüler hale gelen cezalı regresyon yöntemlerinden En Küçük Açı regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(LARS); ve En Küçük Mutlak Küçülme ve Seçim Operatörü insert ignore into journalissuearticles values(LASSO); yöntemleri ele alınmıştır. Diyabet veri kümesi üzerine etkili değişkenlerin belirlenmesinde cezalı regresyon yöntemleri ve klasik regresyon analizi sonuçlarının hata kareler ortalaması insert ignore into journalissuearticles values(HKO); ve belirtme katsayıları insert ignore into journalissuearticles values(R2); bakımından karşılaştırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Diyabet tanısı almış 442 hastaya ait veri kümesine En Küçük Açı regresyonu, En Küçük Mutlak Küçülme ve Seçim Operatörü ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri uygulanmıştır. Bulgular: En Küçük Açı regresyonu ve En Küçük Mutlak Küçülme ve Seçim Operatörü regresyon yöntemleri aynı değişkenleri seçerek model tahmini yapmıştır. Cezalı regresyon yöntemleri, belirtme katsayıları ve hata kareler ortalamaları dikkate alındığında çoklu doğrusal regresyondan daha iyi sonuçlar vermiştir. Sonuç: Diyabet veri seti için cezalı regresyon yöntemleri ile en az sayıda ve modeli en iyi açıklayan değişkenler elde edilmiştir. Daha az sayıda değişkenle anlamlı modeller oluşturulmak istendiğinde tercih edilebilir yöntemlerdir.
Keywords : LARS, LASSO, cezalı regresyon, diyabet