Backward elimination, çoklu regresyon modellerinde kullanılan bir özellik seçme yöntemidir. Bu yöntemin amacı, modelin performansını artırmak ve karmaşıklığını azaltmak için gereksiz özellikleri (değişkenleri) belirlemek ve çıkarmaktır.
Backward elimination süreci şu şekilde işler:
Tüm değişkenlerle model oluşturulur.
Her bir değişkenin model üzerindeki etkisi değerlendirilir ve en az öneme sahip olan (örneğin, en yüksek p-değerine sahip olan) değişken çıkarılır.
Model yeniden oluşturulur ve adım 2 tekrarlanır.
Bu süreç, tüm değişkenler belirli bir öneme sahip olana kadar (örneğin, tüm değişkenlerin p-değerleri belirli bir eşiği geçene kadar) devam eder.
Bu yöntem, modelin anlaşılabilirliğini ve genelleştirme yeteneğini artırır. Ayrıca, modelin aşırı uyum yapmasını (overfitting) önlemeye yardımcı olur. Ancak, bu yöntemin kullanılması verinin doğası, modelin türü ve belirli bir problem için gerekliliklere bağlıdır.
Top comments (0)