Regressiooniülesannetes

Regressiooniülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat väärtust. See erineb klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on ennustada kategoorilist või diskreetset väärtust. Regressiooniülesannetes on väljundiks arvuline väärtus, mis võib olla mistahes reaalarvude vahemikus.

Levinud regressioonimudelid hõlmavad lineaaregressiooni, polünoomregressiooni, tugivektorregressiooni (SVR) ja otsustuspuud. Lineaarsegressioon on üks lihtsamaid mudeleid, mis eeldab lineaarse seose olemasolu sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel. Polünoomregressioon laiendab seda, võimaldades mittelineaarsete suhete modelleerimist polünoomide abil. SVR kasutab tugivektoreid, et leida optimaalne hüpertasapind, mis sobib andmetega. Otsustuspuud jagavad andmeid rekursiivselt erinevate kriteeriumide alusel, et teha ennustusi.

Regressioonimudelite hindamiseks kasutatakse mitmeid meetrikuid, sealhulgas keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmine ruutviga (RMSE) ja R-ruut. MSE ja RMSE mõõdavad ennustuste keskmist ruutviga, samas kui R-ruut näitab, kui suurt osa sõltuva muutuja varieeruvusest mudel suudab seletada.

Regressiooniülesandeid kasutatakse laialdaselt paljudes rakendustes, nagu eluasemehinnad, aktsiahinnad, temperatuuri ennustamine ja meditsiiniliste näitajate ennustamine. Näiteks on eluasemehinna ennustamisel võimalikud sõltumatud muutujad nagu elamispind, asukoht ja magamistubade arv, mille põhjal prognoositakse müügihinda.