Регрессия в машинном обучении — это метод обучения с учителем, используемый для прогнозирования непрерывного числового результата или целевой переменной на основе одной или нескольких входных функций или независимых переменных. Он широко используется в различных областях, включая финансы, экономику, здравоохранение и многие другие, для таких задач, как прогнозирование цен, прогнозирование спроса и анализ тенденций.
Вот ключевые компоненты и концепции, связанные с регрессией в машинном обучении:
1. Входные характеристики (независимые переменные). Это переменные, используемые в качестве входных данных для регрессионной модели для прогнозирования. В простой линейной регрессии имеется только один входной признак, тогда как в множественной линейной регрессии имеется несколько входных признаков.
2. Целевая переменная (зависимая переменная): это переменная, которую мы хотим спрогнозировать или оценить на основе входных объектов. Это непрерывная числовая переменная. В регрессии мы стремимся найти связь между входными признаками и целевой переменной.
3. Модель регрессии. Модель регрессии – это математическая функция, которая фиксирует взаимосвязь между входными объектами и целевой переменной. Модель изучает эту взаимосвязь на основе обучающих данных и использует ее для прогнозирования новых, невидимых данных.
4. Обучающие данные. Чтобы построить регрессионную модель, вам понадобится набор данных, который включает как входные объекты, так и соответствующие целевые значения. Модель учится на этих данных в процессе обучения.
5. Методы регрессии:
— Линейная регрессия. Это простейшая форма регрессии, в которой предполагается, что связь между входными объектами и целевой переменной равна линейный. Существует два основных типа: простая линейная регрессия (один входной признак) и множественная линейная регрессия (несколько входных признаков).
— Полиномиальная регрессия: в случаях, когда связь между переменными не является линейной. используется полиномиальная регрессия. Он позволяет создавать кривые и нелинейные шаблоны.
— Риджевая регрессия и лассо-регрессия: это методы, используемые для обработки мультиколлинеарности и предотвращения переобучения в моделях множественной линейной регрессии путем добавления условий регуляризации к цели. функция.
— Регрессия опорных векторов (SVR): SVR — это метод регрессии, который использует машины опорных векторов для поиска гиперплоскости, которая лучше всего соответствует данным, минимизируя при этом ошибку.
— Регрессия дерева решений. Деревья решений также можно использовать для задач регрессии. Они делят входное пространство на регионы и присваивают каждому региону постоянное значение.
6. Функция потерь. Во время обучения функция потерь используется для измерения разницы между прогнозируемыми значениями и фактическими целевыми значениями. Цель состоит в том, чтобы минимизировать эту функцию потерь, которая представляет собой ошибку в прогнозах.
7. Гиперпараметры. Регрессионные модели имеют гиперпараметры, которые необходимо настроить для оптимизации производительности модели. К ним относятся скорость обучения, сила регуляризации и другие, в зависимости от конкретного используемого алгоритма.
8. Метрики оценки. Общие метрики оценки для регрессионных моделей включают среднеквадратическую ошибку (MSE), среднеквадратическую ошибку (RMSE), среднюю абсолютную ошибку (MAE) и R-квадрат (коэффициент детерминации). . Эти метрики помогают оценить, насколько хорошо работает модель.
9. Прогноз. После обучения и проверки модели ее можно использовать для прогнозирования новых данных, предоставляя входные функции, и модель будет выводить прогнозируемое непрерывное значение.
Регрессия — это фундаментальный метод машинного обучения и статистики, и его применение обширно: от прогнозирования цен на жилье и тенденций фондового рынка до понимания влияния различных факторов на конкретный результат. Выбор метода регрессии зависит от характера данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить.
Похлопайте 👏 и подпишитесь на меня 💌, если вам нравится контент. Вы можете купить мне кофе в BuyMeACoffee☕
Спасибо за прочтение.
