Matematikken bak maskinlæring

Regresjon i maskinlæring innebærer å forstå forholdet mellom uavhengige variabler eller funksjoner og en avhengig variabel eller utfall. Regresjonens primære mål er å forutsi kontinuerlige utfall basert på den etablerte sammenhengen mellom variabler.

Maskinlæring har revolusjonert måten vi henter ut innsikt og gjør spådommer fra data. Blant de forskjellige teknikkene som brukes på dette feltet, står regresjon som en grunnleggende tilnærming.

Regresjonsmodeller spiller en viktig rolle i prediktiv analyse, og gjør det mulig for oss å forutsi trender og forutsi utfall med bemerkelsesverdig nøyaktighet. Ved å utnytte merkede treningsdata lærer disse modellene de underliggende mønstrene og assosiasjonene mellom inputfunksjoner og ønsket resultat. Denne kunnskapen gjør modellene i stand til å lage informerte spådommer for nye og usynlige data, og åpner opp en verden av muligheter innen forskjellige domener som finans, helsevesen, detaljhandel og mer.

Hva er regresjon i maskinlæring?

Regresjon, en statistisk metode, spiller en avgjørende rolle for å forstå forholdet mellom uavhengige variabler eller funksjoner og en avhengig variabel eller utfall. Når dette forholdet er estimert, blir prediksjoner av utfall mulig. Innenfor området maskinlæring utgjør regresjon et betydelig fagfelt og utgjør en vesentlig komponent i prognosemodeller.

Ved å bruke regresjon som en tilnærming, kan kontinuerlige utfall forutsies, noe som gir verdifull innsikt for prognoser og resultatprediksjon fra data.

Regresjon i maskinlæring innebærer vanligvis å plotte en linje med beste tilpasning gjennom datapunktene, med sikte på å minimere avstanden mellom hvert punkt og linjen for å oppnå optimal tilpasning. Denne teknikken muliggjør nøyaktig estimering av sammenhenger mellom variabler, forenkler presise spådommer og informert beslutningstaking.

I forbindelse med klassifisering representerer regresjon en av de primære bruksområdene for overvåket maskinlæring. Mens klassifisering involverer kategorisering av objekter basert på lærte funksjoner, fokuserer regresjon på å forutsi kontinuerlige utfall. Både klassifisering og regresjon er prediktive modelleringsproblemer som er avhengige av merkede input- og output-treningsdata. Nøyaktig merking er avgjørende siden det lar modellen forstå forholdet mellom funksjoner og resultater.

Regresjonsanalyse er mye brukt for å forstå forholdet mellom ulike uavhengige variabler og en avhengig variabel eller utfall. Modeller trent med regresjonsteknikker brukes for å forutsi og forutsi trender og utfall. Disse modellene tilegner seg kunnskap om forholdet mellom input- og outputdata gjennom merkede treningsdata, som gjør dem i stand til å forutsi fremtidige trender, forutsi utfall fra usett data eller bygge bro over hull i historiske data.

Det må utvises forsiktighet ved overvåket maskinlæring for å sikre at de merkede treningsdataene er representative for den totale befolkningen. Hvis treningsdataene mangler representativitet, kan den prediktive modellen bli overtilpasset til data som ikke nøyaktig gjenspeiler nye og usynlige data, noe som fører til unøyaktige forutsigelser ved distribusjon. Gitt arten av regresjonsanalyse, er det avgjørende å velge de riktige funksjonene for å sikre nøyaktig modellering.

Typer regresjon i maskinlæring

Det er ulike typer regresjon i maskinlæring som kan brukes. Disse algoritmene er forskjellige når det gjelder antall uavhengige variabler de vurderer og typene data de behandler. Dessuten antar forskjellige typer maskinlæringsregresjonsmodeller distinkte forhold mellom uavhengige og avhengige variabler. Lineære regresjonsteknikker, for eksempel, antar en lineær relasjon og er kanskje ikke egnet for datasett med ikke-lineære relasjoner.

Her er noen vanlige typer regresjon i maskinlæring:

• Enkel lineær regresjon: Denne teknikken innebærer å plotte en rett linje mellom datapunkter for å minimere feilen mellom linjen og dataene. Det er en av de enkleste formene for regresjon i maskinlæring, forutsatt et lineært forhold mellom den avhengige variabelen og en enkelt uavhengig variabel. Enkel lineær regresjon kan støte på uteliggere på grunn av sin avhengighet av en rett linje med best passform.
• Flere lineære regresjoner: Multippel lineær regresjon brukes når flere uavhengige variabler er involvert. Polynomregresjon er et eksempel på en multippel lineær regresjonsteknikk. Det gir en bedre tilpasning sammenlignet med enkel lineær regresjon når flere uavhengige variabler vurderes. Den resulterende linjen, hvis plottet på to dimensjoner, ville være buet for å imøtekomme datapunktene.
• Logistisk regresjon: Logistisk regresjon brukes når den avhengige variabelen kan ha en av to verdier, for eksempel sant eller usant, suksess eller fiasko. Det gir mulighet for prediksjon av sannsynligheten for at den avhengige variabelen skal oppstå. Logistiske regresjonsmodeller krever binære utgangsverdier og bruker en sigmoidkurve for å kartlegge forholdet mellom den avhengige variabelen og uavhengige variabler.

Disse typene regresjonsteknikker gir verdifulle verktøy for å analysere forhold mellom variabler og lage spådommer i ulike maskinlæringsapplikasjoner.

Interaksjon av regresjon i maskinlæring

Regresjon i maskinlæring brukes først og fremst til prediktiv analyse, noe som gir mulighet for prognoser av trender og prediksjon av utfall. Ved å trene opp regresjonsmodeller for å forstå sammenhengen mellom uavhengige variabler og et utfall, kan ulike faktorer som bidrar til et ønsket utfall identifiseres og analyseres. Disse modellene finner applikasjoner i forskjellige omgivelser og kan utnyttes på flere måter.

En av de viktigste bruksområdene for regresjon i maskinlæringsmodeller er å forutsi resultater basert på nye og usynlige data. Ved å trene en modell på merkede data som fanger opp forholdet mellom datafunksjoner og den avhengige variabelen, kan modellen lage nøyaktige spådommer for fremtidige scenarier. For eksempel kan organisasjoner bruke regresjonsmaskinlæring for å forutsi salg for neste måned ved å vurdere ulike faktorer. På det medisinske feltet kan regresjonsmodeller forutsi helsetrender i den generelle befolkningen over en spesifisert periode.

Regresjonsmodeller trenes ved å bruke veiledet maskinlæringsteknikker, som ofte brukes i både klassifiserings- og regresjonsproblemer. I klassifisering er modeller trent til å kategorisere objekter basert på deres funksjoner, for eksempel ansiktsgjenkjenning eller spam-e-postoppdagelse. Regresjon, derimot, fokuserer på å forutsi kontinuerlige utfall, som lønnsendringer, boligpriser eller detaljsalg. Styrken til forholdet mellom datafunksjoner og utdatavariabelen fanges opp gjennom merkede treningsdata.

Regresjonsanalyse hjelper til med å identifisere mønstre og relasjoner i et datasett, og muliggjør anvendelse av denne innsikten på nye og usynlige data. Følgelig spiller regresjon en viktig rolle i finansrelaterte applikasjoner, der modeller er opplært til å forstå sammenhengene mellom ulike funksjoner og ønskede resultater. Dette letter prognosen for porteføljeytelse, aksjekostnader og markedstrender. Det er imidlertid viktig å vurdere forklarbarheten til maskinlæringsmodeller, da de påvirker en organisasjons beslutningsprosess, og det å forstå begrunnelsen bak spådommer blir avgjørende.

Regresjon i maskinlæringsmodeller finner vanlig bruk i ulike applikasjoner, inkludert:

Prognose kontinuerlige utfall: Regresjonsmodeller brukes til å forutsi kontinuerlige utfall som boligpriser, aksjekurser eller salg. Disse modellene analyserer historiske data og lærer relasjonene mellom inputfunksjoner og det ønskede resultatet, noe som muliggjør nøyaktige spådommer.

Forutsi detaljsalg og markedsføringssuksess: Regresjonsmodeller hjelper til med å forutsi suksessen til fremtidige detaljsalg eller markedsføringskampanjer. Ved å analysere tidligere data og vurdere faktorer som demografi, annonseutgifter eller sesongmessige trender, hjelper disse modellene med å allokere ressurser effektivt og optimalisere markedsføringsstrategier.

Forutsi kunde/brukertrender: Regresjonsmodeller brukes til å forutsi kunde- eller brukertrender på plattformer som strømmetjenester eller e-handelsnettsteder. Ved å analysere brukeratferd, preferanser og ulike funksjoner, gir disse modellene innsikt for personlig tilpassede anbefalinger, målrettet annonsering eller strategier for brukeroppbevaring.

Etablere relasjoner i datasett: Regresjonsanalyse brukes til å analysere datasett og etablere relasjoner mellom variabler og en utgang. Ved å identifisere sammenhenger og forstå virkningen av ulike faktorer, hjelper regresjon i maskinlæring å avdekke innsikt og informere om beslutningsprosesser.

Forutsi renter eller aksjekurser: Regresjonsmodeller kan brukes til å forutsi renter eller aksjekurser ved å vurdere en rekke faktorer. Disse modellene analyserer historiske markedsdata, økonomiske indikatorer og andre relevante variabler for å estimere fremtidige trender og hjelpe til med investeringsbeslutninger.

Opprette tidsserievisualiseringer: Regresjonsmodeller brukes til å lage tidsserievisualiseringer, der data plottes over tid. Ved å tilpasse en regresjonslinje eller -kurve til datapunktene, gir disse modellene en visuell representasjon av trender og mønstre, og hjelper til med tolkning og analyse av tidsavhengige data.

Dette er bare noen få eksempler på vanlige applikasjoner der regresjon i maskinlæring spiller en avgjørende rolle i å lage spådommer, avdekke relasjoner og muliggjøre datadrevet beslutningstaking.

Regresjon vs klassifisering i maskinlæring

Regresjon og klassifisering er to hovedoppgaver i overvåket maskinlæring, men de tjener forskjellige formål:

Regresjon fokuserer på å forutsi kontinuerlige numeriske verdier som utdata. Målet er å etablere et forhold mellom inngangsvariabler (også kalt uavhengige variabler eller funksjoner) og en kontinuerlig målvariabel (også kjent som den avhengige variabelen eller utfallet). Regresjonsmodeller lærer fra merkede treningsdata for å estimere dette forholdet og lage spådommer for nye, usynlige data.

Eksempler på regresjonsoppgaver inkluderer å forutsi boligpriser, aksjemarkedspriser eller temperaturprognoser.

Klassifisering, derimot, omhandler å forutsi kategoriske merkelapper eller klassemedlemskap. Oppgaven innebærer å tilordne inngangsdatapunkter til forhåndsdefinerte klasser eller kategorier basert på funksjonene deres. Utdata fra en klassifiseringsmodell er diskret og representerer klasseetiketten eller klassesannsynlighetene.

Eksempler på klassifiseringsoppgaver inkluderer e-postoppdagelse av spam (binær klassifisering) eller bildegjenkjenning (flerklasseklassifisering). Klassifikasjonsmodeller lærer av merkede treningsdata og bruker ulike algoritmer for å forutsi usynlige data.

---

Opprette en kunstig intelligens 101

---

Mens både regresjon og klassifisering er veiledede læringsoppgaver og deler likheter når det gjelder bruk av merkede treningsdata, skiller de seg med hensyn til arten av utdataene de produserer. Regresjon i maskinlæring forutsier kontinuerlige numeriske verdier, mens klassifisering tildeler datapunkter til diskrete klasser eller kategorier.

Valget mellom regresjon og klassifisering avhenger av problemet og arten av målvariabelen. Hvis ønsket utfall er en kontinuerlig verdi, er regresjon egnet. Hvis resultatet involverer diskrete kategorier eller klasseetiketter, er klassifisering mer hensiktsmessig.

Arbeidsfelt som bruker regresjon i maskinlæring

Regresjon i maskinlæring er mye brukt av selskaper på tvers av ulike bransjer for å få verdifull innsikt, lage nøyaktige spådommer og optimalisere driften. I finanssektoren er banker og verdipapirforetak avhengige av regresjonsmodeller for å forutsi aksjekurser, forutsi markedstrender og vurdere risikoen knyttet til investeringsporteføljer. Disse modellene gjør det mulig for finansinstitusjoner å ta informerte beslutninger og optimalisere sine investeringsstrategier.

E-handelsgiganter i likhet med Amazon og Alibaba bruker i stor grad regresjon i maskinlæring for å forutsi kundeadferd, tilpasse anbefalinger, optimalisere prisstrategier og forutsi etterspørsel etter produkter. Ved å analysere enorme mengder kundedata kan disse selskapene levere personlige handleopplevelser, forbedre kundetilfredsheten og maksimere salget.

på helsevesenet, brukes regresjon av organisasjoner til å analysere pasientdata, forutsi sykdomsutfall, evaluere behandlingseffektivitet og optimalisere ressursallokering. Ved å utnytte regresjonsmodeller kan helsepersonell og farmasøytiske selskaper forbedre pasientbehandlingen, identifisere høyrisikopersoner og utvikle målrettede intervensjoner.

Butikkjeder, Eksempel Walmart og Target, bruke regresjon til å forutsi salg, optimalisere lagerstyring og forstå faktorene som påvirker forbrukernes kjøpsatferd. Denne innsikten gjør det mulig for forhandlere å optimalisere sine produkttilbud, prisstrategier og markedsføringskampanjer for å møte kundenes krav effektivt.

Logistikk- og transportselskaper i likhet med UPS og FedEx utnytte regresjon for å optimalisere leveringsruter, forutsi leveringstider og forbedre forsyningskjedestyringen. Ved å analysere historiske data og vurdere ulike faktorer, kan disse selskapene forbedre operasjonell effektivitet, redusere kostnader og forbedre kundetilfredsheten.

Markedsføring og reklamebyråer stole på regresjonsmodeller for å analysere kundedata, forutsi kampanjeytelse, optimalisere markedsføringskostnader og målrette mot spesifikke kundesegmenter. Denne innsikten gjør dem i stand til å skreddersy markedsføringsstrategier, forbedre kampanjeeffektiviteten og maksimere avkastningen på investeringen.

Forsikringsselskaper bruke regresjon for å vurdere risikofaktorer, bestemme premieprising og forutsi skadeutfall basert på historiske data og kundekarakteristikker. Ved å utnytte regresjonsmodeller kan forsikringsselskapene vurdere risiko nøyaktig, ta datadrevne forsikringsbeslutninger og optimalisere prisstrategiene sine.

Energi- og energiselskaper bruke regresjon for å forutsi energibehov, optimalisere ressursallokering og forutsi utstyrssvikt. Denne innsikten gjør dem i stand til å administrere energiproduksjon, distribusjon og vedlikeholdsprosesser effektivt, noe som resulterer i forbedret driftseffektivitet og kostnadsbesparelser.

Telekommunikasjonsselskaper bruke regresjon til å analysere kundedata, forutsi kundefragang, optimalisere nettverksytelsen og forutsi etterspørsel etter tjenester. Disse modellene hjelper telekomselskaper med å forbedre kundebevaring, forbedre tjenestekvaliteten og optimalisere planlegging av nettverksinfrastruktur.

Teknologigiganter liker Google, Microsoftog Facebook stole sterkt på regresjon i maskinlæring for å optimalisere søkealgoritmer, forbedre anbefalingssystemer og forbedre brukeropplevelsen på tvers av plattformene deres. Disse selskapene analyserer kontinuerlig brukerdata og atferd for å levere personlig tilpasset og relevant innhold til brukerne.

Innpakning opp

Regresjon i maskinlæring fungerer som en kraftig teknikk for å forstå og forutsi kontinuerlige utfall. Med evnen til å etablere sammenhenger mellom uavhengige variabler og avhengige variabler, har regresjonsmodeller blitt uunnværlige verktøy innen prediktiv analyse.

Ved å utnytte merkede opplæringsdata kan disse modellene gi verdifull innsikt og nøyaktige prognoser på tvers av ulike domener, inkludert finans, helsevesen og salg.

De forskjellige typene regresjonsmodeller som er tilgjengelige, for eksempel enkel lineær regresjon, multippel lineær regresjon og logistisk regresjon, tilbyr fleksibilitet når det gjelder å fange opp forskjellige sammenhenger og optimalisere prediktiv nøyaktighet.

Ettersom vi fortsetter å utnytte potensialet til regresjon i maskinlæring, vil dens innvirkning på beslutningstaking og prognoser utvilsomt forme fremtiden for datadrevne praksiser.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
• Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
• kilde: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/