Tanım
Regression, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile sürekli sayısal bir hedef değişken arasındaki ilişkiyi modelleyerek tahmin yapmaya yarayan istatistik ve makine öğrenimi yöntemidir. Türkçede regresyon olarak kullanılır.
Regression modelleri, bir değerin ne olacağını tahmin etmeye çalışır. Örneğin gelecek ay satış miktarı, müşteri yaşam boyu değeri, reklam harcamasına göre gelir veya kullanıcı başına ortalama sepet tutarı regresyonla tahmin edilebilir.
En bilinen türlerden biri linear regression’dır. Ancak karar ağaçları, random forest, gradient boosting ve neural network gibi yöntemler de regresyon problemi çözebilir.
Kökeni
Regression kavramı istatistik alanından gelir. Değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak, açıklamak ve tahmin etmek için uzun süredir kullanılır.
Makine öğrenimiyle birlikte regresyon, yalnızca ilişkileri açıklayan bir yöntem olmaktan çıkıp tahminleme sistemlerinin temel görevlerinden biri haline gelmiştir.
Dijital veri miktarı arttıkça regression modelleri pazarlama, finans, ürün analitiği, satış tahmini ve fiyat optimizasyonu gibi alanlarda daha yaygın kullanılır hale gelmiştir.
Nerelerde Kullanılır?
Regression; sales forecasting, LTV tahmini, fiyat tahmini, demand forecasting, reklam harcaması etkisi, müşteri değeri modelleme ve ürün kullanım tahminlerinde kullanılır.
Bir e-ticaret markası, geçmiş satış verisi, kampanya bilgisi ve sezon etkisini kullanarak gelecek haftanın satış gelirini regresyon modeliyle tahmin edebilir.
Growth ekipleri regression modellerini kanal bütçesinin gelir etkisini anlamak, kullanıcı değerini tahmin etmek veya operasyonel planlama yapmak için kullanabilir.
Örnek Kullanım
Bir model, kullanıcının geçmiş sipariş sayısı, ortalama sepet değeri ve ziyaret sıklığına bakarak gelecek 6 ayda beklenen harcamasını tahmin ediyorsa regresyon problemi çözüyordur.
Bir veri analisti, “Bu hedef değişken sınıf değil, sayısal değer; classification yerine regression modeli kullanmalıyız” diyebilir.
Karıştırılan Kavramlar
- Regression ve Classification: Regression sürekli sayısal değer tahmin eder. Classification sınıf veya kategori tahmin eder.
- Regression ve Correlation: Correlation iki değişken arasındaki ilişki gücünü gösterir. Regression bu ilişkiyle tahmin modeli kurabilir.
- Regression ve Forecasting: Forecasting zaman içindeki gelecek değerleri tahmin eder. Regression forecasting içinde kullanılabilir.
- Regression ve Prediction: Prediction genel tahmin kavramıdır. Regression belirli bir sayısal tahmin yöntemidir.
İlgili Terimler
- Linear Regression
- Machine Learning
- Prediction
- Forecasting
- Classification
- Model Evaluation
- Data Science
- LTV
- Predictive Analytics
Büyüme Mimarisi Notu
Regression, büyüme mimarisinde sayısal iş sonuçlarını tahmin etmek için güçlü bir modelleme yaklaşımıdır. Gelir, talep, müşteri değeri ve bütçe etkisi daha sistematik analiz edilebilir.
Ancak regresyon çıktıları veri kalitesi, değişken seçimi ve varsayımlara bağlıdır. Model sonucu kesin gerçek değil, karar desteği sağlayan tahmindir.