Regressioonülesannete

Regressioonülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat arvulist väljundit. Erinevalt klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on määrata objekti kategooria, hõlmavad regressioonülesanded prognooside tegemist nagu hind, temperatuur, või elanikkonna suurus.

Need ülesanded on laialt levinud mitmesugustes rakendustes. Näiteks, majandusprognoosides kasutatakse regressiooni elanikkonna kasvu või aktsiahindade ennustamiseks. Finantsmaailmas aitab regressioon ennustada laenu riski või vara väärtust. Tervishoius saab seda kasutada haiguse progresseerumise või raviefektiivsuse prognoosimiseks. Ka inseneriteaduses ja füüsikas leitakse regressioonile rakendusi andmete analüüsil ja mudelite loomisel.

Regressioonülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmeid algoritme. Populaarsete meetodite hulka kuuluvad lineaarne regressioon, polünoomne regressioon, tugivektorregressioon (SVR) ja otsustuspuud. Samuti kasutatakse keerukamaid meetodeid nagu närvivõrgud, eriti süvaõppe puhul, kus need on suutelised õppima keerulisi mittelineaarseid seoseid andmetes.

Regressioonimudelite hindamisel kasutatakse erinevaid meetrikaid, mis mõõdavad ennustuste täpsust. Levinumate hulka kuuluvad keskmine ruutviga (MSE), juure keskmine ruutviga (RMSE) ja keskmine absoluutviga (MAE). Need mõõdikud aitavad kvantifitseerida, kui suured on ennustatud väärtuste ja tegelike väärtuste vahelised erinevused.