De wiskunde achter machine learning

Regressie bij machinaal leren omvat het begrijpen van de relatie tussen onafhankelijke variabelen of kenmerken en een afhankelijke variabele of uitkomst. Het primaire doel van regressie is het voorspellen van continue uitkomsten op basis van de vastgestelde relatie tussen variabelen.

Machine learning heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we inzichten extraheren en voorspellingen doen uit gegevens. Van de verschillende technieken die op dit gebied worden gebruikt, vormt regressie een fundamentele benadering.

Regressiemodellen spelen een cruciale rol in voorspellende analyses, waardoor we trends en uitkomsten met opmerkelijke nauwkeurigheid kunnen voorspellen. Door gebruik te maken van gelabelde trainingsgegevens leren deze modellen de onderliggende patronen en associaties tussen invoerkenmerken en het gewenste resultaat. Deze kennis stelt de modellen in staat om weloverwogen voorspellingen te doen voor nieuwe en onzichtbare gegevens, waardoor een wereld van mogelijkheden wordt geopend in diverse domeinen zoals financiën, gezondheidszorg, detailhandel en meer.

Wat is regressie in machine learning?

Regressie, een statistische methode, speelt een cruciale rol bij het begrijpen van de relatie tussen onafhankelijke variabelen of kenmerken en een afhankelijke variabele of uitkomst. Zodra deze relatie is geschat, worden voorspellingen van de uitkomsten mogelijk. Binnen het gebied van machinaal leren vormt regressie een belangrijk onderzoeksgebied en vormt het een essentieel onderdeel van voorspellingsmodellen.

Door regressie als aanpak te gebruiken, kunnen continue uitkomsten worden voorspeld, wat waardevolle inzichten oplevert voor prognoses en uitkomstvoorspellingen op basis van gegevens.

Regressie bij machinaal leren omvat doorgaans het uitzetten van een lijn met de beste pasvorm door de datapunten, met als doel de afstand tussen elk punt en de lijn te minimaliseren om de optimale pasvorm te bereiken. Deze techniek maakt een nauwkeurige schatting van de relaties tussen variabelen mogelijk, waardoor nauwkeurige voorspellingen en geïnformeerde besluitvorming mogelijk worden.

In combinatie met classificatie vertegenwoordigt regressie een van de belangrijkste toepassingen van machinaal leren onder toezicht. Terwijl classificatie de categorisering van objecten inhoudt op basis van aangeleerde kenmerken, richt regressie zich op het voorspellen van continue resultaten. Zowel classificatie als regressie zijn voorspellende modelleringsproblemen die afhankelijk zijn van gelabelde invoer- en uitvoertrainingsgegevens. Nauwkeurige etikettering is van cruciaal belang omdat het model hierdoor de relatie tussen kenmerken en resultaten kan begrijpen.

Regressieanalyse wordt veelvuldig gebruikt om de relatie tussen verschillende onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele of uitkomst te begrijpen. Modellen die zijn getraind met regressietechnieken worden gebruikt voor het voorspellen en voorspellen van trends en resultaten. Deze modellen verwerven kennis van de relatie tussen input- en outputgegevens door middel van gelabelde trainingsgegevens, waardoor ze toekomstige trends kunnen voorspellen, uitkomsten kunnen voorspellen op basis van onzichtbare gegevens of hiaten in historische gegevens kunnen overbruggen.

Bij machinaal leren onder toezicht moet ervoor worden gezorgd dat de gelabelde trainingsgegevens representatief zijn voor de totale bevolking. Als de trainingsgegevens niet representatief zijn, kan het voorspellende model te geschikt worden voor gegevens die nieuwe en ongeziene gegevens niet nauwkeurig weerspiegelen, wat bij de implementatie tot onnauwkeurige voorspellingen kan leiden. Gezien de aard van regressieanalyse is het van cruciaal belang om de juiste kenmerken te selecteren om nauwkeurige modellering te garanderen.

Soorten regressie in machine learning

Er zijn verschillende soorten regressie in machine learning die kunnen worden gebruikt. Deze algoritmen verschillen in termen van het aantal onafhankelijke variabelen waarmee ze rekening houden en de soorten gegevens die ze verwerken. Bovendien gaan verschillende soorten machine learning-regressiemodellen uit van verschillende relaties tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen. Lineaire regressietechnieken gaan bijvoorbeeld uit van een lineair verband en zijn mogelijk niet geschikt voor datasets met niet-lineaire relaties.

Hier volgen enkele veelvoorkomende vormen van regressie bij machinaal leren:

• Eenvoudige lineaire regressie: Bij deze techniek wordt een rechte lijn tussen gegevenspunten uitgezet om de fout tussen de lijn en de gegevens te minimaliseren. Het is een van de eenvoudigste vormen van regressie bij machinaal leren, waarbij wordt uitgegaan van een lineair verband tussen de afhankelijke variabele en een enkele onafhankelijke variabele. Eenvoudige lineaire regressie kan uitschieters tegenkomen vanwege de afhankelijkheid van een rechte lijn die het beste past.
• Meerdere lineaire regressie: Meervoudige lineaire regressie wordt gebruikt als er meerdere onafhankelijke variabelen bij betrokken zijn. Polynomiale regressie is een voorbeeld van een meervoudige lineaire regressietechniek. Het biedt een betere fit vergeleken met eenvoudige lineaire regressie wanneer meerdere onafhankelijke variabelen in aanmerking worden genomen. De resulterende lijn zou, indien uitgezet in twee dimensies, gebogen zijn om de gegevenspunten te huisvesten.
• Logistische regressie: Logistische regressie wordt gebruikt wanneer de afhankelijke variabele een van twee waarden kan hebben, zoals waar of onwaar, succes of mislukking. Het maakt de voorspelling mogelijk van de waarschijnlijkheid dat de afhankelijke variabele optreedt. Logistische regressiemodellen vereisen binaire uitvoerwaarden en gebruiken een sigmoïde curve om de relatie tussen de afhankelijke variabele en onafhankelijke variabelen in kaart te brengen.

Dit soort regressietechnieken bieden waardevolle hulpmiddelen voor het analyseren van relaties tussen variabelen en het maken van voorspellingen in verschillende machine learning-toepassingen.

Interactie van regressie in machine learning

Regressie in machine learning wordt voornamelijk gebruikt voor voorspellende analyses, waardoor trends en resultaten kunnen worden voorspeld. Door regressiemodellen te trainen om de relatie tussen onafhankelijke variabelen en een uitkomst te begrijpen, kunnen verschillende factoren die bijdragen aan een gewenste uitkomst worden geïdentificeerd en geanalyseerd. Deze modellen vinden toepassingen in diverse omgevingen en kunnen op verschillende manieren worden ingezet.

Een van de belangrijkste toepassingen van regressie in machine learning-modellen is het voorspellen van resultaten op basis van nieuwe en onzichtbare gegevens. Door een model te trainen op gelabelde gegevens die de relatie tussen gegevenskenmerken en de afhankelijke variabele vastleggen, kan het model nauwkeurige voorspellingen doen voor toekomstige scenario's. Organisaties kunnen bijvoorbeeld regressie-machine learning gebruiken om de omzet voor de volgende maand te voorspellen door verschillende factoren in overweging te nemen. Op medisch gebied kunnen regressiemodellen gezondheidstrends in de algemene bevolking gedurende een bepaalde periode voorspellen.

Regressiemodellen worden getraind met behulp van begeleide machine learning-technieken, die vaak worden gebruikt bij zowel classificatie- als regressieproblemen. Bij classificatie worden modellen getraind om objecten te categoriseren op basis van hun kenmerken, zoals gezichtsherkenning of spam-e-maildetectie. Regressie richt zich daarentegen op het voorspellen van continue uitkomsten, zoals salarisveranderingen, huizenprijzen of detailhandelsverkopen. De sterkte van de relaties tussen gegevenskenmerken en de uitvoervariabele wordt vastgelegd via gelabelde trainingsgegevens.

Regressieanalyse helpt bij het identificeren van patronen en relaties binnen een dataset, waardoor de toepassing van deze inzichten op nieuwe en onzichtbare gegevens mogelijk wordt. Bijgevolg speelt regressie een cruciale rol in financiële toepassingen, waarbij modellen worden getraind om de relaties tussen verschillende kenmerken en gewenste resultaten te begrijpen. Dit vergemakkelijkt het voorspellen van portefeuilleprestaties, aandelenkosten en markttrends. Het is echter belangrijk om rekening te houden met de verklaarbaarheid van machine learning-modellen, omdat deze het besluitvormingsproces van een organisatie beïnvloeden, en het begrijpen van de grondgedachte achter voorspellingen cruciaal wordt.

Regressie in machine learning-modellen wordt vaak gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder:

Voorspellen van continue resultaten: Regressiemodellen worden gebruikt om continue resultaten te voorspellen, zoals huizenprijzen, aandelenkoersen of verkopen. Deze modellen analyseren historische gegevens en leren de relaties tussen invoerkenmerken en de gewenste uitkomst, waardoor nauwkeurige voorspellingen mogelijk zijn.

Het voorspellen van detailhandelsverkopen en marketingsucces: Regressiemodellen helpen het succes van toekomstige detailhandelsverkopen of marketingcampagnes te voorspellen. Door gegevens uit het verleden te analyseren en rekening te houden met factoren zoals demografische gegevens, advertentie-uitgaven of seizoenstrends, helpen deze modellen bij het effectief toewijzen van middelen en het optimaliseren van marketingstrategieën.

Voorspellen van klant-/gebruikerstrends: Regressiemodellen worden gebruikt om klant- of gebruikerstrends te voorspellen op platforms zoals streamingdiensten of e-commercewebsites. Door gebruikersgedrag, voorkeuren en verschillende functies te analyseren, bieden deze modellen inzichten voor gepersonaliseerde aanbevelingen, gerichte advertenties of strategieën voor gebruikersbehoud.

Relaties leggen in datasets: Regressieanalyse wordt gebruikt om datasets te analyseren en relaties tussen variabelen en een output vast te stellen. Door correlaties te identificeren en de impact van verschillende factoren te begrijpen, helpt regressie in machine learning inzichten te ontdekken en besluitvormingsprocessen te informeren.

Voorspellen van rentetarieven of aandelenkoersen: Regressiemodellen kunnen worden toegepast om rentetarieven of aandelenkoersen te voorspellen door rekening te houden met verschillende factoren. Deze modellen analyseren historische marktgegevens, economische indicatoren en andere relevante variabelen om toekomstige trends in te schatten en te helpen bij het nemen van investeringsbeslissingen.

Het maken van tijdreeksvisualisaties: Regressiemodellen worden gebruikt om tijdreeksvisualisaties te maken, waarbij gegevens in de loop van de tijd worden uitgezet. Door een regressielijn of curve aan de datapunten toe te voegen, bieden deze modellen een visuele weergave van trends en patronen, wat helpt bij de interpretatie en analyse van tijdsafhankelijke gegevens.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de veel voorkomende toepassingen waarbij regressie in machinaal leren een cruciale rol speelt bij het maken van voorspellingen, het blootleggen van relaties en het mogelijk maken van datagestuurde besluitvorming.

Regressie versus classificatie in machine learning

Regressie en classificatie zijn twee primaire taken bij machinaal leren onder toezicht, maar ze dienen verschillende doelen:

Regressie richt zich op het voorspellen van continue numerieke waarden als uitvoer. Het doel is om een ​​relatie tot stand te brengen tussen invoervariabelen (ook wel onafhankelijke variabelen of kenmerken genoemd) en een continue doelvariabele (ook bekend als de afhankelijke variabele of uitkomst). Regressiemodellen leren van gelabelde trainingsgegevens om deze relatie te schatten en voorspellingen te doen voor nieuwe, ongeziene gegevens.

Voorbeelden van regressietaken zijn het voorspellen van huizenprijzen, aandelenmarktprijzen of temperatuurvoorspellingen.

Classificatie, aan de andere kant, gaat over het voorspellen van categorische labels of klassenlidmaatschappen. De taak omvat het toewijzen van invoergegevenspunten aan vooraf gedefinieerde klassen of categorieën op basis van hun kenmerken. De uitvoer van een classificatiemodel is discreet en vertegenwoordigt het klassenlabel of de klassenkansen.

Voorbeelden van classificatietaken zijn onder meer de detectie van e-mailspam (binaire classificatie) of beeldherkenning (classificatie met meerdere klassen). Classificatiemodellen leren van gelabelde trainingsgegevens en gebruiken verschillende algoritmen om voorspellingen te doen op basis van onzichtbare gegevens.

---

Kunstmatige intelligentie creëren 101

---

Hoewel zowel regressie als classificatie begeleide leertaken zijn en overeenkomsten vertonen wat betreft het gebruik van gelabelde trainingsgegevens, verschillen ze wat betreft de aard van de output die ze produceren. Regressie bij machinaal leren voorspelt continue numerieke waarden, terwijl classificatie datapunten toewijst aan afzonderlijke klassen of categorieën.

De keuze tussen regressie en classificatie hangt af van het probleem en de aard van de doelvariabele. Als de gewenste uitkomst een continue waarde is, is regressie geschikt. Als de uitkomst discrete categorieën of klassenlabels betreft, is classificatie geschikter.

Werkvelden die gebruik maken van regressie in machine learning

Regressie op het gebied van machinaal leren wordt op grote schaal gebruikt door bedrijven in verschillende sectoren om waardevolle inzichten te verkrijgen, nauwkeurige voorspellingen te doen en hun activiteiten te optimaliseren. In de financiële sector vertrouwen banken en beleggingsondernemingen op regressiemodellen om aandelenkoersen te voorspellen, markttrends te voorspellen en het risico te beoordelen dat aan beleggingsportefeuilles is verbonden. Deze modellen stellen financiële instellingen in staat weloverwogen beslissingen te nemen en hun beleggingsstrategieën te optimaliseren.

E-commerce reuzen als Amazone en Alibaba maakt veel gebruik van regressie in machine learning om klantgedrag te voorspellen, aanbevelingen te personaliseren, prijsstrategieën te optimaliseren en de vraag naar producten te voorspellen. Door enorme hoeveelheden klantgegevens te analyseren, kunnen deze bedrijven gepersonaliseerde winkelervaringen bieden, de klanttevredenheid verbeteren en de omzet maximaliseren.

In het gezondheidszorgRegressie wordt door organisaties gebruikt om patiëntgegevens te analyseren, ziekteresultaten te voorspellen, de effectiviteit van behandelingen te evalueren en de toewijzing van middelen te optimaliseren. Door gebruik te maken van regressiemodellen kunnen zorgverleners en farmaceutische bedrijven de patiëntenzorg verbeteren, individuen met een hoog risico identificeren en gerichte interventies ontwikkelen.

Winkelketens, zoals Walmart en doelwit, gebruik regressie om verkopen te voorspellen, voorraadbeheer te optimaliseren en inzicht te krijgen in de factoren die het koopgedrag van consumenten beïnvloeden. Deze inzichten stellen detailhandelaren in staat hun productaanbod, prijsstrategieën en marketingcampagnes te optimaliseren om effectief aan de eisen van de klant te voldoen.

Logistieke en transportbedrijven als UPS en FedEx maak gebruik van regressie om bezorgroutes te optimaliseren, verzendtijden te voorspellen en het beheer van de toeleveringsketen te verbeteren. Door historische gegevens te analyseren en verschillende factoren in overweging te nemen, kunnen deze bedrijven de operationele efficiëntie verbeteren, de kosten verlagen en de klanttevredenheid verbeteren.

Marketing- en reclamebureaus vertrouw op regressiemodellen om klantgegevens te analyseren, campagneprestaties te voorspellen, marketinguitgaven te optimaliseren en specifieke klantsegmenten te targeten. Deze inzichten stellen hen in staat marketingstrategieën op maat te maken, de effectiviteit van campagnes te verbeteren en het rendement op investeringen te maximaliseren.

Verzekeringsbedrijven gebruik regressie om risicofactoren te beoordelen, premiumprijzen te bepalen en claimresultaten te voorspellen op basis van historische gegevens en klantkenmerken. Door gebruik te maken van regressiemodellen kunnen verzekeraars risico's nauwkeurig inschatten, datagestuurde acceptatiebeslissingen nemen en hun prijsstrategieën optimaliseren.

Energie- en nutsbedrijven gebruik regressie om de energievraag te voorspellen, de toewijzing van hulpbronnen te optimaliseren en uitval van apparatuur te voorspellen. Deze inzichten stellen hen in staat energieproductie-, distributie- en onderhoudsprocessen efficiënt te beheren, wat resulteert in verbeterde operationele efficiëntie en kostenbesparingen.

Telecommunicatiebedrijven gebruik regressie om klantgegevens te analyseren, klantverloop te voorspellen, netwerkprestaties te optimaliseren en de vraag naar services te voorspellen. Deze modellen helpen telecombedrijven het klantenbehoud te verbeteren, de kwaliteit van de dienstverlening te verbeteren en de planning van de netwerkinfrastructuur te optimaliseren.

Technologiegiganten houden van Kopen Google Reviews, Microsoft en Facebook zijn sterk afhankelijk van regressie in machine learning om zoekalgoritmen te optimaliseren, aanbevelingssystemen te verbeteren en de gebruikerservaring op hun platforms te verbeteren. Deze bedrijven analyseren voortdurend gebruikersgegevens en -gedrag om gepersonaliseerde en relevante inhoud aan hun gebruikers te leveren.

Afsluiten

Regressie in machinaal leren dient als een krachtige techniek voor het begrijpen en voorspellen van continue resultaten. Met het vermogen om relaties tussen onafhankelijke variabelen en afhankelijke variabelen tot stand te brengen, zijn regressiemodellen onmisbare hulpmiddelen geworden op het gebied van voorspellende analyses.

Door gebruik te maken van gelabelde trainingsgegevens kunnen deze modellen waardevolle inzichten en nauwkeurige voorspellingen bieden in verschillende domeinen, waaronder financiën, gezondheidszorg en verkoop.

De diverse soorten regressiemodellen die beschikbaar zijn, zoals eenvoudige lineaire regressie, meervoudige lineaire regressie en logistische regressie, bieden flexibiliteit bij het vastleggen van verschillende relaties en het optimaliseren van de voorspellende nauwkeurigheid.

Terwijl we het potentieel van regressie op het gebied van machinaal leren blijven benutten, zal de impact ervan op besluitvorming en prognoses ongetwijfeld de toekomst van datagestuurde praktijken vormgeven.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/