Regressiooniprobleemide

Regressiooniprobleemid on masinõppe ja statistika valdkonnas esinevad ülesanded, mille eesmärk on ennustada pidevat arvulist väärtust. Erinevalt klassifitseerimisülesannetest, kus sihtklass on kategooriline, otsib regressioon konkreetset numbrit. Levinud näideteks on eluaseme hindade ennustamine, aktsiaturgude liikumise prognoosimine või temperatuuri ennustamine.

Regressioonimudelite loomisel kasutatakse mitmeid algoritme. Tuntumate hulka kuuluvad lineaarne regressioon, mis eeldab sisend- ja väljundmuutujate vahel otsest lineaarset seost, ning polünoomregressioon, mis võimaldab kirjeldada ka mittelineaarseid seoseid. Samuti on kasutusel gradienttõusuga tugivektorregressioon (SVR) ja otsustuspuudel põhinevad regressioonimeetodid.

Regressioonimudelite hindamiseks kasutatakse erinevaid meetrikuid, mis mõõdavad ennustuste täpsust. Sageli kasutatavad meetrikad on keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmine ruutviga (RMSE) ja keskmine absoluutviga (MAE). Need meetrikad aitavad hinnata, kui suured on keskmised erinevused ennustatud ja tegelike väärtuste vahel.

Regressiooniprobleemide lahendamine nõuab sageli andmete ettevalmistamist, mis võib hõlmata puuduvate väärtuste käsitlemist, kategooriliste muutujate teisendamist ja võimalike anomaaliate tuvastamist. Samuti on oluline valida sobiv mudel ja optimeerida selle parameetreid, et saavutada parimad võimalikud ennustustulemused.