Regressioonülesanded

Regressioonülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat või reaalarvulist väljundväärtust, lähtudes sisendandmetest. Erinevalt klassifitseerimisülesannetest, kus ennustatav väärtus on kategooriline, keskendub regressioon väärtuste prognoosimisele mõõdetaval skaalal.

Regressioonimudelite eesmärk on leida funktsioon, mis seob sisendmuutujad (omadused) väljundmuutujaga (sihtmärk). See funktsioon püüab minimeerida ennustusviga, mõõtes erinevust ennustatud ja tegelike väärtuste vahel. Levinud meetodid regressioonülesannete lahendamiseks hõlmavad lineaarset regressiooni, polünoomset regressiooni, tugivektorregressiooni (SVR) ja otsustuspuude regressiooni.

Regressioonülesandeid kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades. Näiteks kinnisvara hindade prognoosimisel, aktsiahindade ennustamisel, ilmastikuolude modelleerimisel, müügimahtude prognoosimisel ja meditsiiniliste näitajate ennustamisel. Need ülesanded aitavad mõista muutujate vahelisi suhteid ja teha informatiivseid otsuseid.

Regressioonülesannete hindamiseks kasutatakse mitmeid meetrikaid, sealhulhatud keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmine ruutviga (RMSE) ja keskmine absoluutviga (MAE). Need meetrikad aitavad hinnata mudeli täpsust ja selle sobivust konkreetsele probleemile.