Lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları tekniklerinin sınıflama özelliklerinin karşılaştırılması ve bir uygulama

Abstract

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ VE YAPAY SİNİR AĞLARITEKNİKLERİNİN SINIFLAMA ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASIVE BİR UYGULAMAGÖKHAN OCAKOĞLUBu çalışma, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının sınıflamaetkinliklerini karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Lojistik regresyon analizi ve yapay sinirağları teknikleri, bireylerin sınıflandırma oranlarına göre karşılaştırılmışlardır.Çalışmaya dahil edilen veri seti, Ercan ve arkadaşları (1) tarafından yapılançalışmanın veri setinden lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağı tekniklerine uyacakşekilde seçilen 140 klinik hastasından oluşmaktadır. Yapılan analizler sonucunda, örnekveri seti doğru sınıflandırma oranları, lojistik regresyon analizi için % 81,4 ve yapaysinir ağları tekniği için de % 85 olarak hesaplanmış ve çalışmaya alınan veri seti içinyapay sinir ağları tekniğinin lojistik regresyona göre daha iyi bir ?doğru sınıflandırmaoranına? sahip olduğu görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, yapay sinir ağları tekniği, doğrusınıflandırma oranı.

LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS AND COMPARISON OF CLASSIFICATIONCHARACTERISTICS OF ARTIFICAL NUEURAL NETWORK TECHNIQUES ANDAN APPLICATIONGOKHAN OCAKOGLUThis study was aimed to compare the classification effectivities of logisticregression analysis and artificial neural network. Comparison of logistic regressionanalysis and artificial neural network techniques was carried out according toindividual?s classification ratios.Data set included in the study was selected from the data set of the study done byErcan et al(1). Data of 140 clinical patients that were appropriate for logistic regressionanalysis and artificial neural network techniques were included. As a result of theanalysis, correct classification ratios of the sample data set for logistic regressionanalysis and artificial neural network techniques were calculated as 81.4% and 85%respectively. For the data set included, artificial neural network technique was found tohave a better ?correct classification ratio? than the logistic regression analysis.Key words: Logistic regression analysis, artificial neural network technique, correctclassification ratio.