Regressietaken

Regressietaken zijn taken binnen supervised learning waarbij de doelvariabele continu is en geen discrete klassen. Het doel is het voorspellen van een reële waarde op basis van een set kenmerken (verschillende invoervariabelen). In tegenstelling tot classificatie, waar de uitkomst een categorie is, levert regressie een getal op dat een hoeveelheid of niveau weergeeft. Veelvoorkomende domeinen zijn economische prognoses, weersvoorspellingen en kwaliteitsmetingen in productie.

Veelgebruikte algoritmen zijn lineaire regressie (en varianten zoals multivariate, ridge en lasso), polynomial regressie, en niet-lineaire modellen zoals decision trees, random forests, gradient boosting en support vector regression. Neurale netwerken kunnen ook regressieproblemen oplossen. Afhankelijk van data en relaties kan men kiezen tussen statische regressie (cross-sectionele data) en tijdreeksenregressie (casus met tijdsafhankelijke data).

Evaluatie gebeurt met metriek zoals mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE) en R-squared. Cross-validation, train-test splits en tijdsgerichte validatie worden gebruikt om overfitting te voorkomen. Voorbereiding van data omvat normalisatie of standaardisatie, ontbrekende waarden, uitbijters en feature engineering.

Toepassingen bestrijken financiën (waardebepaling), energie en milieu (voorspellingen van verbruik en emissies), gezondheidszorg (voorspelling van vitale parameters), productie en engineering (voorspellingen van slijtage). Uitdagingen zijn onder andere non-lineaire relaties, heteroskedasticiteit, multicollineariteit en beperkte data; interpretatie van modellen kan lastig zijn, vooral bij complexe ensembles of diepe neurale netwerken. Regressietaken vormen een fundamentele bouwsteen van predictive analytics en vormen vaak de basis voor besluitvorming en beleidsanalyse.