Regressioonülesandeid

Regressioonülesanded on masinõppe tüüp, kus eesmärk on ennustada pidevat väljundväärtust. Need erinevad klassifitseerimisülesannetest, kus ennustatakse diskreetseid kategooriaid. Regressioonanalüüsi kasutatakse erinevate väljade, sealhulgas majanduse, finantsi, meditsiini ja inseneriteaduse probleemide lahendamiseks. Eesmärk on leida seos ühe või mitme sõltumatu muutuja ja ühe sõltuva muutuja vahel.

Regressioonülesandeid võib laias laastus jagada kaheks: lihtne lineaarne regressioon ja mitmekordne lineaarne regressioon. Lihtne lineaarne regressioon hõlmab ühe sõltumatu muutuja ja ühe sõltuva muutuja vahelise suhte modelleerimist. Mitmekordne lineaarne regressioon laiendab seda kahe või enama sõltumatu muutuja kaasamiseks. Mõlemad meetodid eeldavad, et sõltuva muutuja ja sõltumatute muutujate vahel on lineaarne suhe.

Lisaks lineaarsetele regressioonimudelitele on olemas ka mittelineaarsed regressioonitehnikad, nagu polünoomiline regressioon, mis võimaldab modelleerida kõverjoonelisi suhteid. Levinud regressioonialgoritmid hõlmavad ka selliseid meetodeid nagu tugivektorregressioon (SVR), otsustuspuud ja juhuslikud metsad.

Regressioonimudelite jõudluse hindamiseks kasutatakse erinevaid meetrikaid, sealhulgas keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmise ruutviga (RMSE) ja R-ruut. Need meetrikad aitavad kvantifitseerida ennustatud ja tegelike väärtuste vahelist erinevust, aidates valida sobivaima mudeli.