Regressiontoteutuksissa

Regressiontoteutuksissa tarkoittaa tilastollisten ja koneoppimisen mallien käytännön toteutusta, jossa tavoitteena on ennustaa numeerinen riippuva muuttuja tai luokitella havaintoja. Toteutukset kattavat datan esikäsittelyn, mallin valinnan, estimoinnin sekä tulosten käyttöönoton ja monitoroinnin.

Prosessi alkaa datan valmistelusta: puuttuvien arvojen käsittely, ominaisuuksien skaalaus ja kategoristen muuttujien enkoodaus. Mallivalinnassa voidaan käyttää sekä lineaarisia malleja (esim. lineaarinen regressio, logistinen regressio) että ei-lineaarisia ja säännöllistämiseen perustuvia malleja (ridge, lasso, elastic net).

Estimointi tapahtuu valitulla menetelmällä, usein pienimmän neliön perusteella tai maksimoimalla todennäköisyys, tai näiden muunnelmilla. Regularisointi auttaa estämään ylikoulutusta. Hyperparametrit valitaan usein ristiinvalidoinnin avulla ja erityishuomio kiinnitetään mahdolliseen tiedon vuotoon sekä aikajärjestelmissä oikeaan testausjaksoon.

Arviointi painottuu sekä ennustettavuuteen että tulkittavuuteen. Yleisiä mittareita ovat RMSE ja MAE sekä R^2; luokittelussa käytetään AUC tai tarkkuutta. Aikajärjestelmien tapauksessa käytetään usein aikaperusteista valintaa ja aikavälistä ristiinvalidointia, jotta arviointi pysyy realistisena.

Käytössä ovat esimerkiksi Pythonin scikit-learn ja statsmodels sekä R-paketit, MATLAB ja SAS. Regressiontoteutuksissa on tärkeää huomioida datan laatu, lähteiden läpinäkyvyys sekä mahdolliset eettiset ja luottamusnäkökohdat ennen mallin käyttöönottoa.