Lojistik regresyon nedir?

Bu bölümde kuracağın modele lojistik regresyon denir. Bu model, doğrusal regresyona oldukça benzer; ancak sayısal bir değişken tahmin etmek yerine bir olayın gerçekleşme olasılığını (0 ile 1 arasında) tahmin eder.

Bunu bir sınıflandırma algoritması olarak kullanmak için yapman gereken tek şey bu olasılıklar için bir eşik değeri belirlemek. Eğer tahmin edilen olasılık eşik değerinin üzerindeyse o gözlemi 'evet' (bu durumda uçağın geç kalması) olarak sınıflandırırsın; altındaysa 'hayır' olarak sınıflandırırsın!

Bu modeli, birkaç hiperparametre için farklı değerler deneyerek ayarlayacaksın. Bir hiperparametre, veriden tahmin edilmeyen; performansı en üst düzeye çıkarmak için kullanıcı tarafından sağlanan bir model değeridir. Bu kursta bu değerlerin ardındaki matematiği ayrıntılı olarak anlaman gerekmiyor — önemli olan, birkaç farklı seçeneği deneyecek ve en iyisini seçecek olman.

Neden hiperparametre sağlarsın?