Doğrusal Modellerde Amaç Seçimi: En Uygun Modeli Belirlemek İçin Kapsamlı Bir Rehber

Doğrusal modelleme (linear modeling) sürecinde yapılan ilk ve en kritik seçimlerden biri, analizin temel amacını belirlemektir. SPSS'in "Automatic Linear Models" modülünde bu adım “Objectives” (Amaçlar) başlığı altında sunulur ve seçilecek amaç, modelin nasıl kurulacağını, nasıl optimize edileceğini ve hangi algoritmik sürecin devreye gireceğini doğrudan belirler.

Bu nedenle araştırmacı veya analistin önce şu soruyu net cevaplaması gerekir:

“Bu modeli neden kuruyorum?”

Aşağıda, SPSS’in sunduğu dört temel amaç türü, net açıklamalar ve örneklerle birlikte detaylandırılmıştır.

🔵 1. Standart Model Oluşturma (Standard Model)

Bu amaç seçildiğinde SPSS, tek bir doğrusal model kurar ve bu modelin katsayılarını, önem sıralamasını ve genel uyumunu hesaplar.

Ne zaman kullanılmalı?

• Modelin kolay yorumlanması isteniyorsa

• Değişken sayısı fazla değilse

• Veride büyük gürültü (noise) yoksa

• Tahmin hızının önemli olduğu uygulamalarda

Avantajı: ✔ Hızlıdır, ✔ Yorumlaması kolaydır, ✔ Hesaplama yükü düşüktür.

Örnek: Bir şirket, reklam bütçesi ve mağaza ziyaretçi trafiği üzerinden aylık satış tahmini yapmak istiyor.→ Standart model, satış – reklam ilişkisini çok net şekilde gösterir.

Akademik Danışmanlık

SPSS Veri Analizi

Hizmeti Satın Al

🟠 2. Model Doğruluğunu Artırma (Boosting – Artırmalı Öğrenme)

Boosting tek tek küçük doğrusal modeller (component models) üretir, her adımda hataları daha az olan yeni bir model kurar ve sonunda bunları birleştirerek daha güçlü bir tahmin gücü elde eder.

Nasıl çalışır?

• İlk model kurulur.

• Bu modelin en büyük hataları bulunur.

• Hata yapan gözlemler daha fazla ağırlıklandırılır.

• Yeni model bu hataları düzeltmek için optimize edilir.

• Süreç defalarca tekrarlanır.

Sonuç: ✔ Çok yüksek doğruluk ✖ Daha uzun işlem süresi ✖ Daha zor yorumlanabilir

Örnek: Bir e-ticaret firması, müşterilerin satın alma ihtimalini tahmin ederken bazı müşteri gruplarında sürekli hata yapıyorsa boosting bu hataları gidermek için mükemmel bir seçimdir.

🟡 3. Model Kararlılığını Artırma (Bagging – Bootstrap Aggregating)

Bagging işleminde veri setinden tekrar tekrar örnekleme (bootstrap) yapılır ve her örneklemde farklı bir model kurulur. En sonunda bu modeller bir araya getirilerek (ensemble) tek bir güçlü tahmin elde edilir.

Ne zaman tercih edilir?

• Veri değişkenliğinin çok yüksek olduğu durumlarda

• Tahminlerin tutarlılığının artırılması istendiğinde

• Aşırı uyum (overfitting) riski olduğunda

Avantajı: ✔ Son derece stabil sonuçlar ✔ Gürültüye dayanıklı ✔ Değişkenlerin etkisini ortalamaya alarak güvenilirlik artırır

Örnek: Bir finans kurumunun kredi risk modeli, ekonomik dalgalanmalardan etkilenerek tahmin gücünü kaybediyorsa → Bagging daha stabil modeller üretir.

🟢 4. Çok Büyük Veri Setleri İçin Model Oluşturma (Very Large Datasets)

Veri milyonlarca satır içeriyorsa standart yöntemler yavaşlar veya çalışmaz. Bu seçenek:

• Veri setini bloklara böler

• Her blok için bir model kurar

• Blok modellerini birleştirir

Bu özellik yalnızca IBM SPSS Statistics Server bağlantısı ile kullanılabilir.

Ne zaman gerekir?

• Büyük ölçekli müşteri kayıtları

• Uzun dönem sensör verileri

• Çok büyük satış/işlem kayıtları

Örnek: Bir telekom şirketi, milyonlarca kullanıcının internet kullanımını tahmin etmek istiyor → Veri çok büyük olduğu için bu amaç uygun olur.

📌 Sonuç Yerine: Doğru Amaç, Doğru Modeli Getirir

Doğrusal modelleme sürecinde başarının en önemli belirleyicisi, seçilen amaçtır.

Hangi yolun seçileceği şu unsurlara bağlıdır:

• Yorumlama önceliği mi var? → Standart model

• Maksimum doğruluk mu isteniyor? → Boosting

• Stabilite ve güvenilirlik mi ön planda? → Bagging

• Veri çok mu büyük? → Very large datasets

Her amaç, doğrusal modelin algoritmik yapısını ve tahmin gücünü doğrudan şekillendirir.