Die Mathematik hinter maschinellem Lernen

Bei der Regression beim maschinellen Lernen geht es darum, die Beziehung zwischen unabhängigen Variablen oder Merkmalen und einer abhängigen Variablen oder einem abhängigen Ergebnis zu verstehen. Das Hauptziel der Regression besteht darin, kontinuierliche Ergebnisse auf der Grundlage der etablierten Beziehung zwischen Variablen vorherzusagen.

Maschinelles Lernen hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir aus Daten Erkenntnisse gewinnen und Vorhersagen treffen. Unter den verschiedenen Techniken, die in diesem Bereich eingesetzt werden, ist die Regression ein grundlegender Ansatz.

Regressionsmodelle spielen eine wichtige Rolle in der prädiktiven Analyse und ermöglichen es uns, Trends vorherzusagen und Ergebnisse mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Durch die Nutzung gekennzeichneter Trainingsdaten lernen diese Modelle die zugrunde liegenden Muster und Zusammenhänge zwischen Eingabemerkmalen und dem gewünschten Ergebnis. Dieses Wissen ermöglicht es den Modellen, fundierte Vorhersagen für neue und unbekannte Daten zu treffen, was eine Welt voller Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und mehr eröffnet.

Was ist Regression beim maschinellen Lernen?

Die Regression, eine statistische Methode, spielt eine entscheidende Rolle beim Verständnis der Beziehung zwischen unabhängigen Variablen oder Merkmalen und einer abhängigen Variablen oder einem abhängigen Ergebnis. Sobald diese Beziehung geschätzt ist, werden Vorhersagen über die Ergebnisse möglich. Im Bereich des maschinellen Lernens stellt die Regression ein bedeutendes Forschungsgebiet dar und ist ein wesentlicher Bestandteil von Prognosemodellen.

Durch die Verwendung der Regression als Ansatz können kontinuierliche Ergebnisse vorhergesagt werden, was wertvolle Erkenntnisse für Prognosen und Ergebnisvorhersagen aus Daten liefert.

Bei der Regression beim maschinellen Lernen wird typischerweise eine Linie der besten Anpassung durch die Datenpunkte gezeichnet, mit dem Ziel, den Abstand zwischen jedem Punkt und der Linie zu minimieren, um die optimale Anpassung zu erreichen. Diese Technik ermöglicht die genaue Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen und erleichtert so präzise Vorhersagen und fundierte Entscheidungen.

In Verbindung mit der Klassifizierung stellt die Regression eine der Hauptanwendungen des überwachten maschinellen Lernens dar. Während es bei der Klassifizierung um die Kategorisierung von Objekten auf der Grundlage erlernter Merkmale geht, konzentriert sich die Regression auf die Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse. Sowohl die Klassifizierung als auch die Regression sind prädiktive Modellierungsprobleme, die auf gekennzeichneten Eingabe- und Ausgabetrainingsdaten basieren. Eine genaue Kennzeichnung ist von entscheidender Bedeutung, da sie es dem Modell ermöglicht, die Beziehung zwischen Merkmalen und Ergebnissen zu verstehen.

Die Regressionsanalyse wird häufig verwendet, um die Beziehung zwischen verschiedenen unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen oder einem abhängigen Ergebnis zu verstehen. Mit Regressionstechniken trainierte Modelle werden zur Prognose und Vorhersage von Trends und Ergebnissen eingesetzt. Diese Modelle erwerben durch gekennzeichnete Trainingsdaten Kenntnisse über die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabedaten und können so zukünftige Trends vorhersagen, Ergebnisse aus unsichtbaren Daten vorhersagen oder Lücken in historischen Daten schließen.

Beim überwachten maschinellen Lernen muss darauf geachtet werden, dass die gekennzeichneten Trainingsdaten repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind. Wenn es den Trainingsdaten an Repräsentativität mangelt, kann es sein, dass das Vorhersagemodell zu stark an Daten angepasst ist, die neue und unbekannte Daten nicht genau widerspiegeln, was zu ungenauen Vorhersagen bei der Bereitstellung führt. Angesichts der Art der Regressionsanalyse ist es entscheidend, die geeigneten Funktionen auszuwählen, um eine genaue Modellierung sicherzustellen.

Arten der Regression beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen können verschiedene Arten der Regression genutzt werden. Diese Algorithmen unterscheiden sich hinsichtlich der Anzahl der unabhängigen Variablen, die sie berücksichtigen, und der Datentypen, die sie verarbeiten. Darüber hinaus gehen verschiedene Arten von Regressionsmodellen für maschinelles Lernen von unterschiedlichen Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen aus. Lineare Regressionstechniken gehen beispielsweise von einer linearen Beziehung aus und eignen sich möglicherweise nicht für Datensätze mit nichtlinearen Beziehungen.

Hier sind einige häufige Arten der Regression beim maschinellen Lernen:

• Einfache lineare Regression: Bei dieser Technik wird eine gerade Linie zwischen Datenpunkten gezeichnet, um den Fehler zwischen der Linie und den Daten zu minimieren. Es handelt sich um eine der einfachsten Formen der Regression beim maschinellen Lernen, bei der eine lineare Beziehung zwischen der abhängigen Variablen und einer einzelnen unabhängigen Variablen angenommen wird. Bei der einfachen linearen Regression kann es zu Ausreißern kommen, da sie auf einer Geraden der besten Anpassung beruht.
• Multiple lineare Regression: Multiple lineare Regression wird verwendet, wenn mehrere unabhängige Variablen beteiligt sind. Die polynomielle Regression ist ein Beispiel für eine Technik der multiplen linearen Regression. Sie bietet im Vergleich zur einfachen linearen Regression eine bessere Anpassung, wenn mehrere unabhängige Variablen berücksichtigt werden. Die resultierende Linie würde, wenn sie in zwei Dimensionen aufgetragen würde, gekrümmt sein, um die Datenpunkte aufzunehmen.
• Logistische Regression: Logistische Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable einen von zwei Werten haben kann, z. B. wahr oder falsch, Erfolg oder Misserfolg. Es ermöglicht die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Auftretens der abhängigen Variablen. Logistische Regressionsmodelle erfordern binäre Ausgabewerte und verwenden eine Sigmoidkurve, um die Beziehung zwischen der abhängigen Variablen und den unabhängigen Variablen abzubilden.

Diese Arten von Regressionstechniken bieten wertvolle Werkzeuge zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen und zur Erstellung von Vorhersagen in verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens.

Interaktion der Regression beim maschinellen Lernen

Regression beim maschinellen Lernen wird hauptsächlich für prädiktive Analysen verwendet und ermöglicht die Vorhersage von Trends und die Vorhersage von Ergebnissen. Durch das Training von Regressionsmodellen zum Verständnis der Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und einem Ergebnis können verschiedene Faktoren identifiziert und analysiert werden, die zu einem gewünschten Ergebnis beitragen. Diese Modelle finden in verschiedenen Umgebungen Anwendung und können auf verschiedene Weise genutzt werden.

Eine der Hauptanwendungen der Regression in Modellen des maschinellen Lernens ist die Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage neuer und unbekannter Daten. Durch das Trainieren eines Modells anhand gekennzeichneter Daten, die die Beziehung zwischen Datenmerkmalen und der abhängigen Variablen erfassen, kann das Modell genaue Vorhersagen für zukünftige Szenarien treffen. Unternehmen können beispielsweise maschinelles Regressionslernen nutzen, um unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren Umsätze für den nächsten Monat vorherzusagen. Im medizinischen Bereich können Regressionsmodelle die Gesundheitsentwicklung der Allgemeinbevölkerung über einen bestimmten Zeitraum vorhersagen.

Regressionsmodelle werden mithilfe überwachter maschineller Lerntechniken trainiert, die üblicherweise sowohl bei Klassifizierungs- als auch bei Regressionsproblemen eingesetzt werden. Bei der Klassifizierung werden Modelle darauf trainiert, Objekte anhand ihrer Merkmale zu kategorisieren, beispielsweise durch Gesichtserkennung oder Spam-E-Mail-Erkennung. Die Regression hingegen konzentriert sich auf die Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse, wie etwa Gehaltsänderungen, Immobilienpreise oder Einzelhandelsumsätze. Die Stärke der Beziehungen zwischen Datenmerkmalen und der Ausgabevariablen wird durch gekennzeichnete Trainingsdaten erfasst.

Die Regressionsanalyse hilft dabei, Muster und Beziehungen innerhalb eines Datensatzes zu identifizieren und ermöglicht die Anwendung dieser Erkenntnisse auf neue und unbekannte Daten. Folglich spielt die Regression eine entscheidende Rolle in finanzbezogenen Anwendungen, bei denen Modelle darauf trainiert werden, die Beziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen und gewünschten Ergebnissen zu verstehen. Dies erleichtert die Prognose der Portfolio-Performance, der Aktienkosten und der Markttrends. Es ist jedoch wichtig, die Erklärbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens zu berücksichtigen, da sie den Entscheidungsprozess einer Organisation beeinflussen und das Verständnis der Gründe für Vorhersagen von entscheidender Bedeutung ist.

Regression in Modellen des maschinellen Lernens wird häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter:

Kontinuierliche Ergebnisse vorhersagen: Regressionsmodelle werden eingesetzt, um kontinuierliche Ergebnisse wie Immobilienpreise, Aktienkurse oder Verkäufe vorherzusagen. Diese Modelle analysieren historische Daten und lernen die Beziehungen zwischen Eingabemerkmalen und dem gewünschten Ergebnis kennen und ermöglichen so genaue Vorhersagen.

Vorhersage von Einzelhandelsumsätzen und Marketingerfolgen: Regressionsmodelle helfen dabei, den Erfolg zukünftiger Einzelhandelsverkäufe oder Marketingkampagnen vorherzusagen. Durch die Analyse vergangener Daten und die Berücksichtigung von Faktoren wie Demografie, Werbeausgaben oder saisonalen Trends helfen diese Modelle dabei, Ressourcen effektiv zu verteilen und Marketingstrategien zu optimieren.

Vorhersage von Kunden-/Benutzertrends: Regressionsmodelle werden verwendet, um Kunden- oder Benutzertrends auf Plattformen wie Streaming-Diensten oder E-Commerce-Websites vorherzusagen. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens, der Präferenzen und verschiedener Funktionen liefern diese Modelle Erkenntnisse für personalisierte Empfehlungen, gezielte Werbung oder Nutzerbindungsstrategien.

Beziehungen in Datensätzen herstellen: Die Regressionsanalyse wird verwendet, um Datensätze zu analysieren und Beziehungen zwischen Variablen und einer Ausgabe herzustellen. Durch die Identifizierung von Zusammenhängen und das Verständnis der Auswirkungen verschiedener Faktoren hilft die Regression beim maschinellen Lernen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Vorhersage von Zinssätzen oder Aktienkursen: Regressionsmodelle können zur Vorhersage von Zinssätzen oder Aktienkursen unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren eingesetzt werden. Diese Modelle analysieren historische Marktdaten, Wirtschaftsindikatoren und andere relevante Variablen, um zukünftige Trends abzuschätzen und bei der Investitionsentscheidung zu helfen.

Erstellen von Zeitreihenvisualisierungen: Regressionsmodelle werden verwendet, um Zeitreihenvisualisierungen zu erstellen, bei denen Daten über die Zeit aufgetragen werden. Durch Anpassen einer Regressionslinie oder -kurve an die Datenpunkte bieten diese Modelle eine visuelle Darstellung von Trends und Mustern und helfen so bei der Interpretation und Analyse zeitabhängiger Daten.

Dies sind nur einige Beispiele für häufige Anwendungen, bei denen Regression beim maschinellen Lernen eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Vorhersagen, der Aufdeckung von Zusammenhängen und der Ermöglichung datengesteuerter Entscheidungen spielt.

Regression vs. Klassifizierung beim maschinellen Lernen

Regression und Klassifizierung sind zwei Hauptaufgaben beim überwachten maschinellen Lernen, sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken:

Regression konzentriert sich auf die Vorhersage kontinuierlicher numerischer Werte als Ausgabe. Das Ziel besteht darin, eine Beziehung zwischen Eingabevariablen (auch unabhängige Variablen oder Merkmale genannt) und einer kontinuierlichen Zielvariablen (auch abhängige Variable oder Ergebnis genannt) herzustellen. Regressionsmodelle lernen aus gekennzeichneten Trainingsdaten, um diese Beziehung abzuschätzen und Vorhersagen für neue, unsichtbare Daten zu treffen.

Beispiele für Regressionsaufgaben sind die Vorhersage von Immobilienpreisen, Börsenkursen oder Temperaturvorhersagen.

Klassifikationhingegen befasst sich mit der Vorhersage kategorialer Bezeichnungen oder Klassenzugehörigkeiten. Die Aufgabe besteht darin, Eingabedatenpunkte anhand ihrer Merkmale vordefinierten Klassen oder Kategorien zuzuordnen. Die Ausgabe eines Klassifizierungsmodells ist diskret und stellt die Klassenbezeichnung oder Klassenwahrscheinlichkeiten dar.

Beispiele für Klassifizierungsaufgaben sind die E-Mail-Spam-Erkennung (binäre Klassifizierung) oder die Bilderkennung (Multiklassen-Klassifizierung). Klassifizierungsmodelle lernen aus gekennzeichneten Trainingsdaten und verwenden verschiedene Algorithmen, um Vorhersagen zu unsichtbaren Daten zu treffen.

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Während sowohl die Regression als auch die Klassifizierung überwachte Lernaufgaben sind und hinsichtlich der Verwendung gekennzeichneter Trainingsdaten Ähnlichkeiten aufweisen, unterscheiden sie sich hinsichtlich der Art der von ihnen erzeugten Ausgabe. Die Regression beim maschinellen Lernen sagt kontinuierliche numerische Werte voraus, während die Klassifizierung Datenpunkte diskreten Klassen oder Kategorien zuordnet.

Die Wahl zwischen Regression und Klassifizierung hängt vom vorliegenden Problem und der Art der Zielvariablen ab. Wenn das gewünschte Ergebnis ein kontinuierlicher Wert ist, ist die Regression geeignet. Wenn das Ergebnis diskrete Kategorien oder Klassenbezeichnungen umfasst, ist eine Klassifizierung angemessener.

Arbeitsfelder, die Regression im maschinellen Lernen nutzen

Regression beim maschinellen Lernen wird von Unternehmen verschiedener Branchen in großem Umfang genutzt, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, genaue Vorhersagen zu treffen und ihre Abläufe zu optimieren. Im Finanzsektor verlassen sich Banken und Wertpapierfirmen auf Regressionsmodelle, um Aktienkurse vorherzusagen, Markttrends vorherzusagen und das mit Anlageportfolios verbundene Risiko einzuschätzen. Diese Modelle ermöglichen es Finanzinstituten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Anlagestrategien zu optimieren.

E-Commerce-Giganten Gefällt mir Amazon und Alibaba nutzen die Regression beim maschinellen Lernen intensiv, um das Kundenverhalten vorherzusagen, Empfehlungen zu personalisieren, Preisstrategien zu optimieren und die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen. Durch die Analyse großer Mengen an Kundendaten können diese Unternehmen personalisierte Einkaufserlebnisse bieten, die Kundenzufriedenheit verbessern und den Umsatz maximieren.

Im Healthcare-Industrie, Regression wird von Organisationen verwendet, um Patientendaten zu analysieren, Krankheitsausgänge vorherzusagen, die Wirksamkeit der Behandlung zu bewerten und die Ressourcenallokation zu optimieren. Durch den Einsatz von Regressionsmodellen können Gesundheitsdienstleister und Pharmaunternehmen die Patientenversorgung verbessern, Hochrisikopersonen identifizieren und gezielte Interventionen entwickeln.

Einzelhandelsketten, sowie Walmart und TargetNutzen Sie die Regression, um Verkäufe zu prognostizieren, optimieren Sie die Bestandsverwaltung und verstehen Sie die Faktoren, die das Kaufverhalten der Verbraucher beeinflussen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Produktangebote, Preisstrategien und Marketingkampagnen zu optimieren, um die Kundenanforderungen effektiv zu erfüllen.

Logistik- und Transportunternehmen Gefällt mir UPS und FedEx Nutzen Sie die Regression, um Lieferrouten zu optimieren, Versandzeiten vorherzusagen und das Lieferkettenmanagement zu verbessern. Durch die Analyse historischer Daten und die Berücksichtigung verschiedener Faktoren können diese Unternehmen die betriebliche Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Marketing- und Werbeagenturen Verlassen Sie sich auf Regressionsmodelle, um Kundendaten zu analysieren, die Kampagnenleistung vorherzusagen, Marketingausgaben zu optimieren und bestimmte Kundensegmente anzusprechen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Marketingstrategien anzupassen, die Effektivität von Kampagnen zu verbessern und den Return on Investment zu maximieren.

Versicherungen Nutzen Sie die Regression, um Risikofaktoren zu bewerten, Prämienpreise zu bestimmen und Schadensfälle auf der Grundlage historischer Daten und Kundenmerkmale vorherzusagen. Durch den Einsatz von Regressionsmodellen können Versicherer Risiken genau einschätzen, datengesteuerte Underwriting-Entscheidungen treffen und ihre Preisstrategien optimieren.

Energie- und Versorgungsunternehmen Nutzen Sie die Regression, um den Energiebedarf vorherzusagen, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und Geräteausfälle vorherzusagen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Energieproduktions-, -verteilungs- und -wartungsprozesse effizient zu verwalten, was zu einer verbesserten Betriebseffizienz und Kosteneinsparungen führt.

Telekommunikationsunternehmen Verwenden Sie die Regression, um Kundendaten zu analysieren, die Kundenabwanderung vorherzusagen, die Netzwerkleistung zu optimieren und die Nachfrage nach Diensten zu prognostizieren. Diese Modelle helfen Telekommunikationsunternehmen, die Kundenbindung zu verbessern, die Servicequalität zu verbessern und die Planung der Netzwerkinfrastruktur zu optimieren.

Technologieriesen mögen Google, Microsoft und Facebook verlassen sich stark auf Regression beim maschinellen Lernen, um Suchalgorithmen zu optimieren, Empfehlungssysteme zu verbessern und die Benutzererfahrung auf ihren Plattformen zu verbessern. Diese Unternehmen analysieren kontinuierlich Benutzerdaten und -verhalten, um ihren Benutzern personalisierte und relevante Inhalte bereitzustellen.

Wrapping up

Die Regression beim maschinellen Lernen dient als leistungsstarke Technik zum Verständnis und zur Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse. Mit der Fähigkeit, Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen herzustellen, sind Regressionsmodelle zu unverzichtbaren Werkzeugen im Bereich Predictive Analytics geworden.

Durch die Nutzung gekennzeichneter Trainingsdaten können diese Modelle wertvolle Erkenntnisse und genaue Prognosen für verschiedene Bereiche liefern, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Vertrieb.

Die verschiedenen verfügbaren Arten von Regressionsmodellen, wie z. B. einfache lineare Regression, multiple lineare Regression und logistische Regression, bieten Flexibilität bei der Erfassung verschiedener Beziehungen und der Optimierung der Vorhersagegenauigkeit.

Während wir weiterhin das Potenzial der Regression beim maschinellen Lernen nutzen, werden ihre Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung und Prognose zweifellos die Zukunft datengesteuerter Praktiken prägen.

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• Quelle: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/