regressioonülesannetest

Regressioonülesanded on masinõppe probleemid, mille eesmärk on ennustada pidevat või arvulist väljundväärtust. Need erinevad klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on ennustada diskreetset kategooriat. Regressioonimudelid õpivad andmete põhjal funktsiooni, mis seostab sisendandmeid (tunnused) väljundandmetega.

Regressiooniülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmesuguseid algoritme. Levinud meetodite hulka kuuluvad lineaarne regressioon, kus otsitakse optimaalset lineaarset seost tunnuste ja väljundi vahel, ning polünoomiline regressioon, mis võimaldab kirjeldada mittelineaarseid suhteid. Teised populaarsed meetodid hõlmavad tugivektorregressiooni (SVR), otsustuspuude regressiooni ja juhuslike metsade regressiooni. Süvaõppemudelid, nagu näiteks närvivõrgud, on samuti efektiivsed keerukate regressiooniprobleemide lahendamisel.

Regressioonimudelite hindamiseks kasutatakse mitmeid mõõdikuid. Sageli kasutatavate mõõdikute hulka kuuluvad keskmine ruutviga (MSE), ruutkeskmine ruutjuur (RMSE), keskmine absoluutviga (MAE) ja R-ruut. Need mõõdikud aitavad hinnata, kui täpselt mudeli ennustused vastavad tegelikele väärtustele.

Regressioonülesandeid kasutatakse paljudes praktilistes rakendustes. Näiteks ehitusprojektide hindade ennustamine, aktsiahindade prognoosimine, eluasemehindade modelleerimine, patsiendi haiglaravi kestuse ennustamine ja kliimamuutuste modelleerimine on kõik näited regressiooniprobleemidest.