regressioonimudelite

Regressioonimudelite all mõeldakse statistilisi või masinõppe mudeleid, mida kasutatakse sõltuva muutuja ja ühe või mitme sõltumatu muutuja vahelise suhte uurimiseks. Eesmärk on ennustada või selgitada sõltuva muutuja väärtusi sõltumatute muutujate põhjal. Need mudelid aitavad mõista, kuidas muutused sõltumatutes muutujates mõjutavad sõltuvat muutujat.

Lihtsaim regressioonimudel on lineaarne regressioon, kus eeldatakse, et sõltuva muutuja ja sõltumatute muutujate vaheline seos on lineaarne. Seda kujutatakse sageli sirgjoonega, mis kõige paremini sobib andmepunktidele. Mitme sõltumatu muutujaga lineaarset regressiooni nimetatakse mitmuse lineaarseks regressiooniks.

Regressioonimudelite rakendused on laialdased. Näiteks majanduses saab neid kasutada inflatsiooni või aktsiahindade prognoosimiseks. Meditsiinis võib regressioonimudeleid kasutada erinevate riskifaktorite seose uurimiseks haigustega. Äris aitavad need mõista müügimahtude mõjutajaid või klientide käitumist.

Mudeleid hinnatakse erinevate meetrikate abil, nagu R-ruut või keskmine ruutviga, et hinnata nende sobivust andmetele ja ennustusvõimet. Oluline on valida sobiv mudel analüüsitava probleemi ja andmete omaduste põhjal ning kontrollida mudeli eeldusi.