regressiooniülesannetest

Regressiooniülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat või arvulist väljundit. Erinevalt klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on ennustada kategoorilist väljundit (nt "koer" või "kass"), keskenduvad regressioonimudelid ennustama numbrilisi väärtusi, nagu hind, temperatuur või müük.

Regressiooniülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmesuguseid algoritme. Levinud meetodite hulka kuuluvad lineaarne regressioon, polünoomregressioon, tugivektorregressioon (SVR) ja otsustuspuudel põhinevad regressioonimeetodid. Lineaarne regressioon eeldab sisendmuutujate ja väljundmuutuja vahelise lineaarse seose olemasolu, samas kui polünoomregressioon võimaldab ka mitte-lineaarsete suhete modelleerimist. SVR kasutab tugivektorite kontseptsiooni, et leida optimaalne hüpertasand, mis mahutab võimalikult palju andmepunkte. Otsustuspuud jagavad andmeid rekursiivselt alamhulkadeks, et ennustada väljundväärtust.

Regressioonimudelite hindamiseks kasutatakse mitmesuguseid metrikaid, millest levinumad on keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmine ruutviga (RMSE) ja keskmine absoluutviga (MAE). Need metrikaid mõõdavad mudeli ennustuste erinevust tegelikest väärtustest. Mida madalamad on need veamõõdikud, seda parem on mudel.

Regressiooniülesandeid kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades, näiteks finantssektoris aktsiahindade ennustamiseks, kinnisvaraturul eluasemete hindade prognoosimiseks, meditsiinis patsientide tervisenäitajate ennustamiseks ja meteoroloogias ilmamuutuste modelleerimiseks.