---
title: Lojistik Regresyon
slug: lojistik-regresyon-cb7f3
url: /detay/lojistik-regresyon-cb7f3
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Lojistik Regresyon
  type: article
  disambiguation: Lojistik Regresyon: İstatistiksel sınıflandırma yöntemi. İkili, çok terimli ve sıralı lojistik regresyon modelleri hakkında bilgi edinin.
  categories:
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Lojistik regresyon
    - Sınıflandırma
author: Kadir Ir
created_at: 2025-08-16T13:16:03.371487+03:00
updated_at: 2025-09-01T08:44:11.341372+03:00
---

# Lojistik Regresyon

<!-- CONTEXT: Article Content for "Lojistik Regresyon" -->

## Article Content

[Lojistik regresyon](/tr/detay/logistic-regression-ae867/llms.txt), istatistiksel modelleme ve [makine öğrenmesi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-748491/llms.txt) alanlarında kullanılan, bağımlı değişkenin sınırlı kategorilere sahip olduğu durumlarda başvurulan bir sınıflandırma yöntemidir. Genellikle iki kategorili (örneğin evet/hayır, 0/1) sonuçları tahmin etmek için geliştirilmiş olup, daha karmaşık yapılar için çok terimli veya sıralı lojistik regresyon modelleri de kullanılmaktadır. Temelinde, olasılıkların logit dönüşümü ile bağımsız değişkenlerle ilişkilendirilmesi yer alır.

### **Çalışma Prensibi**

Lojistik regresyon, [doğrusal regresyondan](/tr/detay/lineer-regresyon-8bed3/llms.txt) farklı olarak bağımlı değişkenin sürekli değerlerini değil, belirli sınıflara ait olma olasılıklarını hesaplar. Matematiksel olarak model, sigmoid (S-eğrisi) fonksiyonuna dayanır. Bu fonksiyon sayesinde tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında sınırlandırılır.

Formül şu şekilde ifade edilir:

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/08/16/deXANJDOgUVoLqeRTDZuxyX9CTu5kCbq.png)
*Şekil: Lojistik regresyon fonksiyonu (Yapay Zeka)*

​

### **Türleri**

##### **İkili Lojistik Regresyon**

Bağımlı değişkenin yalnızca iki kategoriye sahip olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin bir hastada hastalık olup olmadığı tahmin edilebilir.

##### **Çok Terimli Lojistik Regresyon**

Bağımlı değişkenin ikiden fazla kategoriye sahip olduğu problemlerde kullanılır. Örneğin tüketici tercihlerini “A markası, B markası, C markası” şeklinde sınıflandırabilir.

##### **Sıralı Lojistik Regresyon**

Bağımlı değişkenin kategorileri sıralı olduğunda tercih edilir. Örneğin müşteri memnuniyetini “kötü, orta, iyi, mükemmel” gibi sıralı kategorilerle açıklamak için uygulanır.

### **Avantajları**

- Hesaplama açısından görece basittir.
- Büyük veri setlerinde hızlı sonuç üretir.
- Model parametreleri ve tahmin süreci şeffaftır, yorumlanması kolaydır.

### **Dezavantajları**

- Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki varsayar.
- Karmaşık doğrusal olmayan ilişkilerde derin öğrenme gibi yöntemlere göre yetersiz kalabilir.
- Aykırı değerlerden etkilenebilir.

### **Kullanım Alanları**

- Sağlık: Hastalık risklerinin öngörülmesi.
- Finans: Kredi başvurularının değerlendirilmesi, dolandırıcılık tespiti.
- Pazarlama: Reklam tıklama olasılıklarının tahmin edilmesi.
- Üretim: Makine arızalarının öngörülmesi.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Lojistik Regresyon" -->

## Academic Sources and References

1. Bircan, H. “Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama.” Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, no. 8 (2004): 185–208. https://dergipark.org.tr/tr/pub/kosbed/issue/25712/271314.
2. ChatGPT. Şekil: Lojistik regresyon fonksiyonu Üretilmiş görsel, 16 Ağustos 2025.