Математика за машинним навчанням

Регресія в машинному навчанні передбачає розуміння зв’язку між незалежними змінними або функціями та залежною змінною або результатом. Основною метою регресії є прогнозування безперервних результатів на основі встановленого зв’язку між змінними.

Машинне навчання революціонізувало спосіб отримання інформації та прогнозування на основі даних. Серед різноманітних методів, що використовуються в цій галузі, регресія виступає як фундаментальний підхід.

Регресійні моделі відіграють важливу роль у прогнозній аналітиці, дозволяючи нам прогнозувати тенденції та передбачати результати з надзвичайною точністю. Використовуючи позначені навчальні дані, ці моделі вивчають базові закономірності та зв’язки між вхідними функціями та бажаним результатом. Ці знання дають змогу моделям робити обґрунтовані прогнози для нових і невідомих даних, відкриваючи світ можливостей у різноманітних сферах, таких як фінанси, охорона здоров’я, роздрібна торгівля тощо.

Що таке регресія в машинному навчанні?

Регресія, статистичний метод, відіграє вирішальну роль у розумінні зв’язку між незалежними змінними або ознаками та залежною змінною або результатом. Як тільки цей зв'язок оцінюється, прогнози результатів стають можливими. У сфері машинного навчання регресія становить важливу область дослідження та важливий компонент прогнозних моделей.

Використовуючи регресію як підхід, можна передбачити безперервні результати, надаючи цінну інформацію для прогнозування та прогнозування результатів на основі даних.

Регресія в машинному навчанні зазвичай передбачає побудову лінії найкращої відповідності через точки даних з метою мінімізації відстані між кожною точкою та лінією для досягнення оптимальної відповідності. Ця техніка дозволяє точно оцінювати зв’язки між змінними, сприяючи точним прогнозам і прийняттю обґрунтованих рішень.

У поєднанні з класифікацією регресія є одним із основних застосувань керованого машинного навчання. У той час як класифікація передбачає категоризацію об’єктів на основі вивчених ознак, регресія фокусується на прогнозуванні постійних результатів. І класифікація, і регресія є проблемами прогнозного моделювання, які покладаються на мічені вхідні та вихідні навчальні дані. Точне маркування має вирішальне значення, оскільки воно дозволяє моделі зрозуміти зв’язок між характеристиками та результатами.

Регресійний аналіз широко використовується для розуміння зв’язку між різними незалежними змінними та залежною змінною або результатом. Моделі, навчені методам регресії, використовуються для прогнозування та передбачення тенденцій і результатів. Ці моделі отримують знання про зв’язок між вхідними та вихідними даними за допомогою позначених навчальних даних, що дозволяє їм прогнозувати майбутні тенденції, передбачати результати на основі невидимих ​​даних або заповнювати прогалини в історичних даних.

Під час машинного навчання під наглядом потрібно бути обережним, щоб гарантувати, що позначені навчальні дані репрезентують загальну сукупність. Якщо навчальні дані не є репрезентативними, прогностична модель може стати надмірною для даних, які не точно відображають нові та невідомі дані, що призведе до неточних прогнозів після розгортання. Враховуючи природу регресійного аналізу, для забезпечення точного моделювання вкрай важливо вибрати відповідні характеристики.

Типи регресії в машинному навчанні

У машинному навчанні можна використовувати різні типи регресії. Ці алгоритми відрізняються кількістю незалежних змінних, які вони розглядають, і типами даних, які вони обробляють. Крім того, різні типи регресійних моделей машинного навчання припускають чіткі зв’язки між незалежними та залежними змінними. Методи лінійної регресії, наприклад, припускають лінійний зв’язок і можуть не підходити для наборів даних із нелінійними зв’язками.

Ось кілька поширених типів регресії в машинному навчанні:

• Проста лінійна регресія: Ця техніка передбачає побудову прямої лінії між точками даних, щоб мінімізувати похибку між лінією та даними. Це одна з найпростіших форм регресії в машинному навчанні, яка передбачає лінійний зв’язок між залежною змінною та окремою незалежною змінною. Проста лінійна регресія може стикатися з викидами, оскільки вона покладається на пряму лінію, яка найкраще підходить.
• Множина лінійна регресія: Множинна лінійна регресія використовується, коли задіяно декілька незалежних змінних. Поліноміальна регресія є прикладом техніки множинної лінійної регресії. Він пропонує кращу відповідність порівняно з простою лінійною регресією, коли розглядаються кілька незалежних змінних. Отримана лінія, якщо її побудувати у двох вимірах, буде вигнутою, щоб розмістити точки даних.
• Логістична регресія: логістична регресія використовується, коли залежна змінна може мати одне з двох значень, наприклад, істина чи хибність, успіх чи невдача. Це дозволяє передбачити ймовірність появи залежної змінної. Моделі логістичної регресії вимагають двійкових вихідних значень і використовують сигмоподібну криву для відображення зв’язку між залежною змінною та незалежними змінними.

Ці типи методів регресії надають цінні інструменти для аналізу зв’язків між змінними та прогнозування в різних програмах машинного навчання.

Взаємодія регресії в машинному навчанні

Регресія в машинному навчанні в основному використовується для прогнозної аналітики, що дозволяє прогнозувати тенденції та прогнозувати результати. Навчаючи моделі регресії розуміти взаємозв’язок між незалежними змінними та результатом, можна ідентифікувати та аналізувати різні фактори, які сприяють бажаному результату. Ці моделі знаходять застосування в різноманітних умовах і можуть бути використані різними способами.

Одним із ключових застосувань регресії в моделях машинного навчання є прогнозування результатів на основі нових і невідомих даних. Навчаючи модель на позначених даних, які фіксують зв’язок між характеристиками даних і залежною змінною, модель може робити точні прогнози для майбутніх сценаріїв. Наприклад, організації можуть використовувати регресійне машинне навчання для прогнозування продажів на наступний місяць, враховуючи різні фактори. У медичній галузі регресійні моделі можуть прогнозувати тенденції здоров’я населення в цілому за визначений період.

Регресійні моделі навчаються за допомогою методів керованого машинного навчання, які зазвичай використовуються в задачах класифікації та регресії. Під час класифікації моделі навчаються класифікувати об’єкти на основі їхніх особливостей, таких як розпізнавання обличчя або виявлення спаму. З іншого боку, регресія зосереджена на прогнозуванні безперервних результатів, таких як зміни зарплати, ціни на житло або роздрібні продажі. Міцність зв’язків між функціями даних і вихідною змінною фіксується за допомогою позначених навчальних даних.

Регресійний аналіз допомагає виявити закономірності та зв’язки в наборі даних, дозволяючи застосувати цю інформацію до нових і невідомих даних. Отже, регресія відіграє життєво важливу роль у додатках, пов’язаних з фінансами, де моделі навчаються розуміти зв’язок між різними функціями та бажаними результатами. Це полегшує прогнозування продуктивності портфеля, вартості акцій і ринкових тенденцій. Однак важливо враховувати можливість пояснення моделей машинного навчання, оскільки вони впливають на процес прийняття рішень в організації, і розуміння обґрунтування прогнозів стає вирішальним.

Регресія в моделях машинного навчання широко використовується в різних програмах, зокрема:

Прогнозування постійних результатів: регресійні моделі використовуються для прогнозування безперервних результатів, таких як ціни на житло, ціни на акції або продажі. Ці моделі аналізують історичні дані та вивчають взаємозв’язки між вхідними характеристиками та бажаним результатом, уможливлюючи точні прогнози.

Прогнозування роздрібних продажів і успіх маркетингу: регресійні моделі допомагають передбачити успіх майбутніх роздрібних продажів або маркетингових кампаній. Аналізуючи минулі дані та враховуючи такі фактори, як демографічні показники, витрати на рекламу чи сезонні тенденції, ці моделі допомагають ефективно розподіляти ресурси та оптимізувати маркетингові стратегії.

Прогнозування тенденцій клієнтів/користувачів: регресійні моделі використовуються для прогнозування тенденцій щодо клієнтів або користувачів на таких платформах, як потокові сервіси або веб-сайти електронної комерції. Аналізуючи поведінку користувачів, уподобання та різні функції, ці моделі надають інформацію для персоналізованих рекомендацій, цільової реклами або стратегій утримання користувачів.

Встановлення зв'язків у наборах даних: регресійний аналіз використовується для аналізу наборів даних і встановлення зв’язків між змінними та результатом. Виявляючи кореляції та розуміючи вплив різних факторів, регресія в машинному навчанні допомагає виявити ідеї та інформувати процеси прийняття рішень.

Прогнозування процентних ставок або цін на акції: регресійні моделі можна застосовувати для прогнозування процентних ставок або цін на акції, враховуючи низку факторів. Ці моделі аналізують історичні ринкові дані, економічні показники та інші відповідні змінні, щоб оцінити майбутні тенденції та допомогти в прийнятті інвестиційних рішень.

Створення візуалізацій часових рядів: регресійні моделі використовуються для створення візуалізацій часових рядів, де дані відображаються в часі. Завдяки підгонці лінії регресії або кривої до точок даних ці моделі забезпечують візуальне представлення тенденцій і закономірностей, допомагаючи в інтерпретації та аналізі залежних від часу даних.

Це лише кілька прикладів поширених застосувань, де регресія в машинному навчанні відіграє вирішальну роль у створенні прогнозів, розкритті взаємозв’язків і уможливленні прийняття рішень на основі даних.

Регресія проти класифікації в машинному навчанні

Регресія та класифікація є двома основними завданнями керованого машинного навчання, але вони служать різним цілям:

Регресія фокусується на прогнозуванні безперервних числових значень як виходу. Мета полягає в тому, щоб встановити зв’язок між вхідними змінними (також званими незалежними змінними або характеристиками) і постійною цільовою змінною (також відомою як залежна змінна або результат). Регресійні моделі вчаться з позначених навчальних даних, щоб оцінити цей зв’язок і зробити прогнози для нових, невідомих даних.

Приклади завдань регресії включають прогнозування цін на житло, фондових ринків або прогнозування температури.

Класифікація, з іншого боку, має справу з прогнозуванням категорійних позначок або членства в класах. Завдання передбачає призначення точок вхідних даних попередньо визначеним класам або категоріям на основі їхніх особливостей. Вихід моделі класифікації є дискретним і представляє мітку класу або ймовірності класу.

Приклади завдань класифікації включають виявлення спаму в електронній пошті (бінарна класифікація) або розпізнавання зображень (багатокласова класифікація). Моделі класифікації вчаться з позначених навчальних даних і використовують різні алгоритми для прогнозування на невидимих ​​даних.

---

Створення штучного інтелекту 101

---

Хоча і регресія, і класифікація є контрольованими навчальними завданнями та мають схожість у плані використання позначених навчальних даних, вони відрізняються з точки зору характеру результату, який вони дають. Регресія в машинному навчанні передбачає безперервні числові значення, тоді як класифікація призначає точки даних окремим класам або категоріям.

Вибір між регресією та класифікацією залежить від поточної проблеми та природи цільової змінної. Якщо бажаний результат є безперервним значенням, підходить регресія. Якщо результат включає окремі категорії або мітки класу, класифікація є більш доцільною.

Сфери роботи, які використовують регресію в машинному навчанні

Регресія в машинному навчанні широко використовується компаніями в різних галузях, щоб отримати цінну інформацію, зробити точні прогнози та оптимізувати свою діяльність. У фінансовому секторі банки та інвестиційні компанії покладаються на регресійні моделі для прогнозування цін на акції, прогнозування ринкових тенденцій та оцінки ризику, пов’язаного з інвестиційними портфелями. Ці моделі дозволяють фінансовим установам приймати обґрунтовані рішення та оптимізувати свої інвестиційні стратегії.

Гіганти електронної комерції як Amazon та Alibaba активно використовують регресію в машинному навчанні для прогнозування поведінки клієнтів, персоналізації рекомендацій, оптимізації стратегій ціноутворення та прогнозування попиту на продукти. Аналізуючи величезну кількість даних про клієнтів, ці компанії можуть запропонувати персоналізований досвід покупок, підвищити рівень задоволеності клієнтів і збільшити продажі.

У healthcare industry, регресія використовується організаціями для аналізу даних пацієнтів, прогнозування результатів захворювання, оцінки ефективності лікування та оптимізації розподілу ресурсів. Використовуючи регресійні моделі, постачальники медичних послуг і фармацевтичні компанії можуть покращити догляд за пацієнтами, визначити осіб із високим ризиком і розробити цільові заходи.

Роздрібні мережі, Такі, як Walmart та Мета, використовувати регресію для прогнозування продажів, оптимізації управління запасами та розуміння факторів, які впливають на купівельну поведінку споживачів. Ці відомості дозволяють роздрібним торговцям оптимізувати свої пропозиції продуктів, стратегії ціноутворення та маркетингові кампанії для ефективного задоволення потреб клієнтів.

Логістичні та транспортні компанії як UPS та FedEx використовуйте регресію для оптимізації маршрутів доставки, прогнозування часу доставки та покращення управління ланцюгом поставок. Аналізуючи історичні дані та враховуючи різні фактори, ці компанії можуть підвищити операційну ефективність, зменшити витрати та підвищити рівень задоволеності клієнтів.

Маркетингові та рекламні агенції покладатися на регресійні моделі для аналізу даних клієнтів, прогнозування ефективності кампаній, оптимізації маркетингових витрат і націлювання на конкретні сегменти клієнтів. Ці знання дозволяють їм адаптувати маркетингові стратегії, підвищувати ефективність кампаній і максимізувати рентабельність інвестицій.

Страхові компанії використовувати регресію для оцінки факторів ризику, визначення преміальних цін і прогнозування результатів позовів на основі історичних даних і характеристик клієнтів. Використовуючи регресійні моделі, страховики можуть точно оцінювати ризик, приймати рішення щодо андеррайтингу на основі даних і оптимізувати свої стратегії ціноутворення.

Енергетичні та комунальні підприємства використовувати регресію для прогнозування попиту на енергію, оптимізації розподілу ресурсів і прогнозування відмови обладнання. Ці знання дозволяють їм ефективно керувати процесами виробництва, розподілу та обслуговування енергії, що призводить до підвищення ефективності роботи та економії коштів.

Телекомунікаційні компанії використовуйте регресію для аналізу даних про клієнтів, прогнозування відтоку клієнтів, оптимізації продуктивності мережі та прогнозування попиту на послуги. Ці моделі допомагають телекомунікаційним компаніям покращити утримання клієнтів, покращити якість обслуговування та оптимізувати планування мережевої інфраструктури.

Технологічні гіганти люблять Google, Microsoft та Facebook значною мірою покладаються на регресію в машинному навчанні для оптимізації алгоритмів пошуку, покращення систем рекомендацій і покращення взаємодії з користувачами на своїх платформах. Ці компанії постійно аналізують дані та поведінку користувачів, щоб надавати своїм користувачам персоналізований і відповідний вміст.

Підводячи підсумок

Регресія в машинному навчанні служить потужною технікою для розуміння та прогнозування постійних результатів. Завдяки здатності встановлювати зв’язки між незалежними змінними та залежними змінними регресійні моделі стали незамінними інструментами в галузі прогнозної аналітики.

Використовуючи позначені навчальні дані, ці моделі можуть надати цінну інформацію та точні прогнози в різних сферах, включаючи фінанси, охорону здоров’я та продажі.

Доступні різноманітні типи регресійних моделей, як-от проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія та логістична регресія, пропонують гнучкість у визначенні різних взаємозв’язків і оптимізації точності прогнозування.

Оскільки ми продовжуємо використовувати потенціал регресії в машинному навчанні, її вплив на прийняття рішень і прогнозування, безсумнівно, сформує майбутнє практик, керованих даними.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
• Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
• джерело: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/