機械学習の背後にある数学

機械学習における回帰には、独立変数または特徴と従属変数または結果の間の関係を理解することが含まれます。 回帰の主な目的は、変数間に確立された関係に基づいて継続的な結果を予測することです。

機械学習は、データから洞察を抽出し、予測を行う方法に革命をもたらしました。 この分野で使用されるさまざまな手法の中でも、回帰は基本的なアプローチです。

回帰モデルは予測分析において重要な役割を果たし、驚くべき精度で傾向を予測し、結果を予測できるようになります。 ラベル付きトレーニング データを活用することで、これらのモデルは、入力特徴と望ましい結果の間の基礎となるパターンと関連性を学習します。 この知識により、モデルは新しいデータやまだ見たことのないデータに対して情報に基づいた予測を行うことができ、金融、医療、小売などのさまざまな分野で可能性の世界が開かれます。

機械学習における回帰とは何ですか?

統計手法の XNUMX つである回帰は、独立変数または特徴と従属変数または結果の間の関係を理解する上で重要な役割を果たします。 この関係が推定されると、結果の予測が可能になります。 機械学習の分野では、回帰は重要な研究分野を構成し、予測モデルの重要な要素を形成します。

アプローチとして回帰を利用することで、継続的な結果を予測することができ、データからの予測と結果予測のための貴重な洞察が得られます。

機械学習における回帰では、通常、データ ポイントを通る最適な直線をプロットし、各点と直線の間の距離を最小化して最適な近似を達成することを目指します。 この手法により、変数間の関係を正確に推定できるようになり、正確な予測と情報に基づいた意思決定が容易になります。

分類と併せて、回帰は教師あり機械学習の主要なアプリケーションの XNUMX つを表します。 分類には学習された特徴に基づくオブジェクトの分類が含まれますが、回帰は継続的な結果の予測に焦点を当てます。 分類と回帰はどちらも、ラベル付けされた入力および出力トレーニング データに依存する予測モデリング問題です。 正確なラベル付けは、モデルが特徴と結果の関係を理解できるようにするために非常に重要です。

回帰分析は、さまざまな独立変数と従属変数または結果の間の関係を理解するために広く使用されています。 回帰手法でトレーニングされたモデルは、傾向と結果の予測に使用されます。 これらのモデルは、ラベル付けされたトレーニング データを通じて入力データと出力データの関係に関する知識を取得し、将来の傾向を予測したり、目に見えないデータから結果を予測したり、履歴データのギャップを埋めたりすることができます。

教師あり機械学習では、ラベル付けされたトレーニング データが母集団全体を表すように注意する必要があります。 トレーニング データに代表性が欠けている場合、予測モデルは新しいデータやまだ見たことのないデータを正確に反映していないデータに過剰適合する可能性があり、展開時に予測が不正確になる可能性があります。 回帰分析の性質を考慮すると、正確なモデリングを保証するために適切な特徴を選択することが重要です。

機械学習における回帰の種類

機械学習ではさまざまな種類の回帰が利用できます。 これらのアルゴリズムは、考慮する独立変数の数と処理するデータの種類の点で異なります。 さらに、さまざまなタイプの機械学習回帰モデルは、独立変数と従属変数の間の異なる関係を前提としています。 たとえば、線形回帰手法は線形関係を前提としているため、非線形関係を持つデータセットには適さない場合があります。

機械学習における一般的な回帰のタイプをいくつか示します。

• 単純な線形回帰: この手法では、データ ポイント間に直線をプロットして、直線とデータの間の誤差を最小限に抑えます。 これは機械学習における回帰の最も単純な形式の XNUMX つであり、従属変数と単一の独立変数の間に線形関係があると仮定します。 単純な線形回帰では、最適な直線に依存するため、外れ値が発生する可能性があります。
• 重回帰: 多重線形回帰は、複数の独立変数が関係する場合に使用されます。 多項式回帰は、多重線形回帰手法の一例です。 複数の独立変数が考慮される場合、単純な線形回帰と比較してより良い適合が得られます。 結果として得られる線は、XNUMX 次元にプロットすると、データ ポイントを収容するために湾曲します。
• ロジスティック回帰: ロジスティック回帰は、従属変数が true または false、成功または失敗などの XNUMX つの値のいずれかをとり得る場合に利用されます。 これにより、従属変数が発生する確率を予測できます。 ロジスティック回帰モデルはバイナリ出力値を必要とし、シグモイド曲線を使用して従属変数と独立変数の間の関係をマッピングします。

これらの種類の回帰手法は、変数間の関係を分析し、さまざまな機械学習アプリケーションで予測を行うための貴重なツールを提供します。

機械学習における回帰の相互作用

機械学習における回帰は主に予測分析に使用され、傾向の予測と結果の予測が可能になります。 独立変数と結果の間の関係を理解するために回帰モデルをトレーニングすることにより、望ましい結果に寄与するさまざまな要因を特定して分析できます。 これらのモデルはさまざまな設定に適用され、いくつかの方法で活用できます。

機械学習モデルにおける回帰の主な用途の XNUMX つは、新しいまだ見たことのないデータに基づいて結果を予測することです。 データの特徴と従属変数の間の関係を捕捉するラベル付きデータでモデルをトレーニングすることにより、モデルは将来のシナリオを正確に予測できます。 たとえば、組織は回帰機械学習を使用して、さまざまな要因を考慮して翌月の売上を予測できます。 医療分野では、回帰モデルを使用して、指定された期間にわたる一般集団の健康傾向を予測できます。

回帰モデルは、分類問題と回帰問題の両方で一般的に使用される教師あり機械学習手法を使用してトレーニングされます。 分類では、顔認識やスパムメール検出などの特徴に基づいてオブジェクトを分類するようにモデルがトレーニングされます。 一方、回帰は、給与の変化、住宅価格、小売売上高などの継続的な結果を予測することに焦点を当てています。 データの特徴と出力変数の間の関係の強さは、ラベル付けされたトレーニング データを通じて取得されます。

回帰分析は、データセット内のパターンと関係を特定するのに役立ち、これらの洞察を新しいまだ見たことのないデータに適用できるようになります。 したがって、回帰は、さまざまな特徴と望ましい結果の間の関係を理解するためにモデルがトレーニングされる金融関連アプリケーションにおいて重要な役割を果たします。 これにより、ポートフォリオのパフォーマンス、株式コスト、市場動向の予測が容易になります。 ただし、機械学習モデルは組織の意思決定プロセスに影響を与えるため、機械学習モデルの説明可能性を考慮することが重要であり、予測の背後にある理論的根拠を理解することが重要になります。

機械学習モデルの回帰は、次のようなさまざまなアプリケーションで一般的に使用されています。

継続的な成果の予測: 回帰モデルは、住宅価格、株価、売上などの継続的な結果を予測するために使用されます。 これらのモデルは履歴データを分析し、入力特徴と望ましい結果の間の関係を学習して、正確な予測を可能にします。

小売売上高とマーケティングの成功を予測する: 回帰モデルは、将来の小売販売やマーケティング キャンペーンの成功を予測するのに役立ちます。 これらのモデルは、過去のデータを分析し、人口動態、広告支出、季節傾向などの要素を考慮することで、リソースを効果的に割り当て、マーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。

顧客/ユーザーの傾向を予測する: 回帰モデルは、ストリーミング サービスや電子商取引 Web サイトなどのプラットフォームでの顧客またはユーザーの傾向を予測するために利用されます。 これらのモデルは、ユーザーの行動、好み、さまざまな機能を分析することにより、パーソナライズされた推奨事項、ターゲットを絞った広告、またはユーザー維持戦略に関する洞察を提供します。

データセット内の関係の確立: 回帰分析は、データセットを分析し、変数と出力の間の関係を確立するために使用されます。 機械学習における回帰は、相関関係を特定し、さまざまな要因の影響を理解することで、洞察を明らかにし、意思決定プロセスに情報を提供するのに役立ちます。

金利や株価の予測: 回帰モデルは、さまざまな要因を考慮して金利や株価を予測するために適用できます。 これらのモデルは、過去の市場データ、経済指標、その他の関連変数を分析して、将来の傾向を推定し、投資の意思決定を支援します。

時系列ビジュアライゼーションの作成: 回帰モデルは、データが時間の経過とともにプロットされる時系列視覚化を作成するために利用されます。 これらのモデルは、回帰直線または回帰曲線をデータ ポイントに当てはめることにより、傾向とパターンを視覚的に表現し、時間依存データの解釈と分析を支援します。

これらは、機械学習における回帰が予測を行い、関係を明らかにし、データ主導の意思決定を可能にする上で重要な役割を果たす一般的なアプリケーションのほんの数例です。

機械学習における回帰と分類

回帰と分類は教師あり機械学習の XNUMX つの主要なタスクですが、目的は異なります。

不具合 出力としての連続数値を予測することに重点を置いています。 目標は、入力変数 (独立変数または特徴とも呼ばれます) と連続ターゲット変数 (従属変数または結果とも呼ばれます) の間の関係を確立することです。 回帰モデルは、ラベル付けされたトレーニング データから学習して、この関係を推定し、新しい未知のデータを予測します。

回帰タスクの例には、住宅価格、株式市場価格、気温予測などがあります。

Classification一方、カテゴリラベルまたはクラスメンバーシップの予測を扱います。 このタスクには、入力データ ポイントをその特徴に基づいて事前定義されたクラスまたはカテゴリに割り当てることが含まれます。 分類モデルの出力は離散的であり、クラス ラベルまたはクラス確率を表します。

分類タスクの例には、電子メール スパム検出 (バイナリ分類) や画像認識 (マルチクラス分類) などがあります。 分類モデルはラベル付きトレーニング データから学習し、さまざまなアルゴリズムを使用して目に見えないデータを予測します。

---

人工知能の作成 101

---

回帰と分類はどちらも教師あり学習タスクであり、ラベル付きトレーニング データを使用するという点では類似点がありますが、生成される出力の性質という点では異なります。 機械学習における回帰では連続的な数値が予測されますが、分類ではデータ ポイントが離散的なクラスまたはカテゴリに割り当てられます。

回帰と分類のどちらを選択するかは、当面の問題とターゲット変数の性質によって異なります。 望ましい結果が連続値である場合は、回帰が適しています。 結果に個別のカテゴリまたはクラス ラベルが含まれる場合は、分類の方が適切です。

機械学習で回帰を使用する分野

機械学習の回帰は、貴重な洞察を取得し、正確な予測を行い、業務を最適化するために、さまざまな業界の企業で広く利用されています。 金融セクターでは、銀行や投資会社は回帰モデルを利用して株価を予測し、市場動向を予測し、投資ポートフォリオに関連するリスクを評価します。 これらのモデルにより、金融機関は情報に基づいた意思決定を行い、投資戦略を最適化できます。

e コマースの巨人 ような Amazon および アリババ 顧客の行動を予測し、推奨事項をパーソナライズし、価格設定戦略を最適化し、製品の需要を予測するために、機械学習で回帰を多用しています。 これらの企業は、膨大な顧客データを分析することで、パーソナライズされたショッピング体験を提供し、顧客満足度を向上させ、売上を最大化することができます。

ヘルスケア産業回帰は、患者データの分析、疾患の転帰の予測、治療の有効性の評価、リソース割り当ての最適化を行うために組織によって使用されます。 回帰モデルを活用することで、医療提供者や製薬会社は患者ケアを改善し、高リスクの個人を特定し、対象を絞った介入を開発できます。

小売チェーン、 といった Walmart および ターゲット、回帰を利用して売上を予測し、在庫管理を最適化し、消費者の購買行動に影響を与える要因を理解します。 これらの洞察により、小売業者は製品の提供、価格設定戦略、マーケティング キャンペーンを最適化し、顧客の需要に効果的に応えることができます。

物流・運送会社 ような UPS および フェデックス 回帰を活用して配送ルートを最適化し、配送時間を予測し、サプライチェーン管理を改善します。 過去のデータを分析し、さまざまな要素を考慮することで、これらの企業は業務効率を向上させ、コストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。

マーケティングおよび広告代理店 回帰モデルを利用して顧客データを分析し、キャンペーンのパフォーマンスを予測し、マーケティング支出を最適化し、特定の顧客セグメントをターゲットにします。 これらの洞察により、マーケティング戦略を調整し、キャンペーンの効果を向上させ、投資収益率を最大化することができます。

保険会社 回帰を利用してリスク要因を評価し、プレミアム価格を決定し、履歴データと顧客の特性に基づいて保険金請求の結果を予測します。 回帰モデルを活用することで、保険会社はリスクを正確に評価し、データに基づいて引受決定を行い、価格設定戦略を最適化できます。

エネルギーおよびユーティリティ企業 回帰を使用してエネルギー需要を予測し、リソース割り当てを最適化し、機器の故障を予測します。 これらの洞察により、エネルギーの生産、配電、メンテナンスのプロセスを効率的に管理できるようになり、その結果、運用効率が向上し、コストが削減されます。

電気通信会社 回帰を使用して顧客データを分析し、顧客離れを予測し、ネットワーク パフォーマンスを最適化し、サービスの需要を予測します。 これらのモデルは、通信会社が顧客維持を強化し、サービス品質を向上させ、ネットワーク インフラストラクチャ計画を最適化するのに役立ちます。

テクノロジー大手は次のような でログイン, Microsoft, Facebook 検索アルゴリズムを最適化し、レコメンデーション システムを改善し、プラットフォーム全体でのユーザー エクスペリエンスを向上させるために、機械学習の回帰に大きく依存しています。 これらの企業は、ユーザーのデータと行動を継続的に分析して、パーソナライズされた関連性の高いコンテンツをユーザーに配信します。

包み込む

機械学習における回帰は、継続的な結果を理解して予測するための強力な手法として機能します。 独立変数と従属変数の間の関係を確立できるため、回帰モデルは予測分析の分野で不可欠なツールとなっています。

これらのモデルは、ラベル付きトレーニング データを活用することで、財務、ヘルスケア、販売などのさまざまな領域にわたって貴重な洞察と正確な予測を提供できます。

単純線形回帰、多重線形回帰、ロジスティック回帰など、利用可能なさまざまな種類の回帰モデルにより、さまざまな関係を把握し、予測精度を最適化する柔軟性が得られます。

機械学習における回帰の可能性を活用し続けるにつれて、意思決定と予測に対する回帰の影響は間違いなくデータ駆動型の実践の将来を形作るでしょう。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• プラトアイストリーム。 Web3 データ インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• 未来を鋳造する w エイドリエン・アシュリー。 こちらからアクセスしてください。
• PREIPO® を使用して PRE-IPO 企業の株式を売買します。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/