Regressiooniülesandeid

Regressiooniülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat väärtust. See erineb klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on ennustada kategoorilist või diskreetset väljundit. Regressiooniülesannete puhul on ennustatav väärtus arvuline ja võib potentsiaalselt võtta mis tahes väärtuse teatud vahemikus. Näiteks võib regressioonülesanne olla eluaseme hinna ennustamine teadaolevate omaduste põhjal, nagu suurus, asukoht ja magamistubade arv, või aktsiahinna ennustamine ajalooliste andmete põhjal.

Regressioonimudelite hindamiseks kasutatakse mitmesuguseid meetrikaid. Levinud meetodite hulka kuuluvad keskmine ruutviga (Mean Squared Error - MSE), ruutkeskmine ruutviga (Root Mean Squared Error - RMSE) ja keskmine absoluutviga (Mean Absolute Error - MAE). Need meetrikad mõõdavad ennustatud väärtuste ja tegelike väärtuste vahelise erinevuse suurust. Madalamad veamäärad näitavad üldiselt paremini toimivat mudelit.

Regressioonülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmeid algoritme. Populaarsete meetodite hulka kuuluvad lineaarne regressioon, polünoomne regressioon, tugivektorregressioon (Support Vector Regression - SVR), otsustuspuud ja juhuslikud metsad (Random Forests). Algoritmi valik sõltub andmete olemusest, probleemist ja soovitud mudeli keerukusest. Näiteks lineaarne regressioon on lihtne ja interpreteeritav, samas kui juhuslikud metsad suudavad käsitleda keerulisemaid mittelineaarseid suhteid.