Kompyuter tizimlari

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI
RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD
AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

“KOMPYUTER TIZIMLARI” kafedrasi

Ma’lumotlarni intellektual tahlili fanidan tayyorlagan

“Logistik regression”

mavzusidagi

AMALIY MASHG‘ULOT ISHI - 3

213_20- guruh talabasi
Xabibov Qudrat
KT kafedrasi asistenti
A.A.Temirov

Toshkent – 2023

Logistik regressiya (logistic regression) statistika va ma'lumotlar analitikasining bir turida bo'lib, birlamchi maqsadiyati ikki turli natijalarni haqiqiy (0) yoki yolg'on (1) hisobida turli turdagi o'zgaruvchilarni xususiyatlari orqali taxmin qilishdir. Bu regressiya turi boshqa maqsadlarga (masalan, binolar 1 yoki 0 bo'lishi, mijozlar xarid qilish yoki qilmay qolishi) uchun ham ishlatiladi.
Logistik regressiya, o'z nomini kommutatsiyada (logistic function) ishlatish bilan olgan bo'lib, shu kommutatsiya ikki tomonga sodir bo'lishi mumkin bo'lgan natijalarni baholash uchun ishlatiladi.
B unday regressiya modeli quyidagi formula orqali ifodalangan:


Bu formulada:

Logistik regressiya modeli statistik ma'lumotlardan olingan o'zgaruvchilarni yoki ma'lumotlarni ko'rib chiqib, bir natija ehtimolida yoki boshqa bir tuzilishda bo'lish ehtimoliga qarab, ikki tomondan sodir bo'lishi mumkin bo'lgan natiyijalarni aniqlash uchun ishlatiladi.

Bu regressiya turi, bir xil nomli regressiya turi bilan qarishmasdan, maqsad natijasi o'zgaruvchilarning hajmini qanday ta'sir etayotganini tushunishda yordam beradi.

Logistik regressiya statistika va ma'lumotlar analitikasining bir turi bo'lib, kategorial o'zgaruvchilarni taxmin qilish uchun ishlatiladi. Bu regressiya turi, bitta yoki bir nechta o'zgaruvchining, ya'ni o'zgaruvchilarning, kategorial natijalarga (masalan, "ha" yoki "yo'q") qarashini qo'llab-quvvatlaydi. Logistik regressiya, yordamchi o'zgaruvchilarni (kovariantlar) kiritish orqali ma'lumotlar vaqti ichida hosil bo'lgan natijalarni (kategoriya) taxmin qilishda ishlatiladi.
Logistik regressiya modeli, natijalarni 0 va 1 oraliqdagi ixtiyoriy haroratda ifodalaydi. Modelning natijasi, ikkita parametr (beta koeffitsiyenti) orqali ifodalangan log-oliy vaziyat (log-odds) hisoblanadi. Bu log-oliy vaziyat, natijalar orasida qarashni ifodalaydi.
M odelning ifodasi quyidagi formuladan iborat:

Bu formulada:

Modelning natijasi, log-oliy vaziyatni 0 va 1 oraliqdagi ixtiyoriy haroratga o'tkazib, barcha o'zgaruvchilarning mos keladigan qiymatlarini kiritganingizda hosil bo'ladigan ehtimoliylikni ifodalaydi. Bu natija esa ma'lumotlarni sinash uchun ishlatiladi.

Logistik regressiya modeli bir nechta yo'nalishlarda ishlatiladi, masalan:
Yurak kasalligi aniqlanish (yurak kasalligining bor yoki yo'q ekanligini boshqa o'zgaruvchilar asosida taxmin qilish),
Texnologiya sohasida xavfsizlik (xorijiy so'rovlarni aniqlash),
Sotuvni bashoratlash (sotib olishni taxmin qilish),
Ma'lumotlar klasifikatsiyasi (masalan, elektron pochta xabarlarini spamlar va no-spamlar sifatida ajratish).
Logistik regressiya modelini tuzish uchun ma'lumotlar to'plami bo'lishi, u bilan sinash uchun va o'zgaruvchilarni aniqlash uchun maqsadli ma'lumotlar kerak bo'ladi. Modelning amaliyotda qo'llanilishi va tuzilishi muhimdir, chunki to'g'ri parametrlar va ma'lumotlarni tanlash modelning samaradorligini ta'minlaydi.



Foydalanilgan adabiyotlar:

1. 
   tizim.nammqi.uz/elektron-kutubxona/fayl/atjmm.pdf
   
2. 
   https://gptgo.ai/en