Analiza regimurilor si a modalitatilor de regresie

Sa vedem acum tipurile comune de analiza cu regresie liniara utilizate in invatarea automata. Exista patru tehnici de baza la care vom analiza aici. Pot fi gasite si alte modele de regresie, dar nu sunt atat de frecvent utilizate.

Regresie liniara simpla

Regresia liniara simpla utilizeaza o variabila independenta pentru a explica sau prezice rezultatul. publi 24 bucuresti matrimoniale

De exemplu, aveti un tabel cu datele esantionului referitoare la temperatura cablurilor si durabilitatea acestora. Acum, puteti face o regresie liniara simpla pentru a crea un model care poate prezice durabilitatea unui cablu in functie de temperatura acestuia.

Predictiile pe care le faceti cu o regresie simpla vor fi de obicei destul de inexacte. Durabilitatea unui cablu depinde de multe alte lucruri decat de temperatura: uzura, greutatea caruciorului, umiditatea si alti factori. escorte din timisoara De aceea, regresia liniara simpla nu este de obicei folosita pentru rezolvarea sarcinilor din viata reala.

Regresie liniara multipla pentru invatarea automata

Spre deosebire de regresia liniara simpla, regresia liniara multipla utilizeaza mai multe variabile explicative pentru a prezice rezultatul dependent al unei variabile de raspuns.

Un model de regresie liniara multipla arata astfel:

Y = a + B₁X₁ + B₂X₂ + B₃X₃ +… + BₜXₜ

Aici, Y este variabila pe care incercati sa o previzionati, X sunt variabilele pe care le utilizati pentru a prezice Y, a este interceptarea si b sunt coeficientii de regresie – arata cat de mult o schimbare intr-un anumit X prezice o schimbare in Y , orice altceva fiind egal.

In viata reala, regresia multipla poate fi utilizata de algoritmi alimentati cu ML pentru a prezice pretul stocurilor pe baza fluctuatiilor stocurilor similare. transexuali escorte

Cu toate acestea, ar fi eronat sa spunem ca cu cat aveti mai multe variabile, cu atat este mai precisa predictia ML.

Probleme cu regresie liniara multipla

Doua posibile probleme apar cu utilizarea regresiei multiple: supraadaptarea si multicoliniaritatea.

  • Suprapunerea inseamna ca modelul pe care il construiti cu regresie multipla devine prea ingust si nu se generalizeaza bine. Functioneaza OK pe setul de antrenament al modelului dvs. dame de companie sector 1 de invatare automata, dar nu functioneaza corect pe elementele care nu au fost mentionate anterior.
  • Multicoliniaritatea descrie situatia in care exista o corelatie intre nu numai variabilele independente si variabila dependenta, ci si intre variabilele independente. Nu dorim ca acest lucru sa se intample deoarece duce la rezultate inselatoare pentru model.

Pentru a efectua corect acest tip de analiza, trebuie sa va pregatiti cu atentie datele. viata unei dame de companie Vom vorbi despre asta mai tarziu in aceasta postare.

Cele mai mici patrate obisnuite

O alta metoda de regresie liniara este cel mai mic patrat obisnuit. Aceasta procedura va ajuta sa gasiti linia optima pentru un set de puncte de date minimizand suma reziduurilor.

Fiecare punct de date reprezinta relatia dintre o variabila independenta si o variabila dependenta (pe care incercam sa o prezicem). jurnalul unei dame de companie serial online

Pentru a reprezenta regresia vizual, incepeti prin trasarea punctelor de date si apoi trageti o linie care are cea mai mica suma de distante patrate (reziduuri) intre linie si punctele de date. In cele mai mici patrate obisnuite, acest lucru se face de obicei prin gasirea unui minim local prin derivate partiale.

Coborare in gradient

Coborarea in gradient este utilizata pentru optimizarea si reglarea fina a modelelor.

Coborarea in gradient este procesul de a gasi ceva apropiat de minimul local al unei functii prin schimbarea repetata a parametrilor in directia in care functia da un rezultat mai mic. curve suceava

In contextul regresiei liniare, il putem folosi pentru a gasi iterativ linia cu cea mai mica suma de reziduuri patrate fara a calcula valorile optime pentru coeficientii nostri.

Incepem cu valori aleatorii pentru fiecare parametru al modelului si calculam suma erorilor patrate. Apoi, actualizam iterativ parametrii astfel incat suma diferentelor patrate sa fie mai mica decat cu parametrii initiali. Facem acest lucru pana cand suma nu mai scade. matrimoniale gay In acest moment, GD a converg, iar parametrii pe care ii avem ar trebui sa ne ofere un minim local.

Cand aplicati aceasta tehnica, trebuie sa alegeti o rata de invatare care sa determine marimea pasului de imbunatatire pentru a lua fiecare iteratie a procedurii. Procesul se repeta pana cand se obtine o eroare minima la patrat sau nu este posibila nicio imbunatatire.

O rata de invatare este un concept important atunci cand vorbim despre descendenta gradientului. intrebari pentru curve Descrie dimensiunea pasului necesar. Cand rata de invatare este mare, puteti descoperi mai multe informatii la fiecare pas – dar riscati sa afectati precizia. In cazul unui pas suficient de mare, algoritmul GD nu poate converge deloc. O rata scazuta de invatare este mai precisa, dar recalculam valorile atat de frecvent incat sa devina ineficiente. preturi escorte Coborarea in gradient necesita mult timp, astfel incat precizia crescuta nu merita de obicei.

In practica, coborarea in gradient este utila atunci cand aveti o multime de variabile sau puncte de date, deoarece calculul raspunsului poate fi costisitor. In majoritatea situatiilor, va rezulta o linie comparabila cu cea trasata de OLS.

Regularizare

Aceasta tehnica de regresie liniara incearca sa reduca complexitatea modelului prin adaugarea de restrictii sau preasumari care ajuta la evitarea supraadaptarii. escorte fetesti

Aceste metode de regularizare ajuta atunci cand exista multicoliniaritate intre variabilele dvs. independente si utilizarea metodei obisnuite cu cele mai mici patrate determina supraadaparea:

  • Regresie lazo: cele mai mici patrate obisnuite sunt modificate pentru a minimiza si suma absoluta a coeficientilor (numita regularizare L1 ). In mod frecvent, in cazul suprasolicitarii, obtinem coeficienti foarte mari.



    • anunturi matrimoniale botosani
    • curve gratis sibiu
    • anker soundbuds curve
    • escorte tgv
    • escorte trans cluj
    • dame de companie din oradea
    • matrimoniale satu mare
    • escorte s
    • anunturi matrimoniale craiova
    • dame de companie din cluj
    • matrimoniale publi 24 s6
    • escorte mulatre
    • matrimoniale cupidon intrare in cont
    • asus designo curve mx32vq
    • escorte orsova
    • publi24 matrimoniale teleorman
    • matrimoniale alba iulia barbati
    • matrimoniale pub
    • curve la strada
    • escorte ueb





    L-am putea evita minimizand nu numai suma erorilor, ci si o anumita functie a coeficientilor. matrimoniale sector 4

  • Regresia crestei: cele mai mici patrate obisnuite sunt modificate pentru a minimiza si suma absoluta patrata a coeficientilor (numita regularizare L2 ).

Acum sa vedem, pas cu pas, cum abordati o problema de regresie in ML.

1. Generati o lista de variabile potentiale

Analizati-va problema si veniti cu variabile potentiale independente care va vor ajuta sa preziceti variabila dependenta. muie la curve De exemplu, puteti utiliza regresia pentru a prezice impactul pretului produsului si al bugetului de marketing asupra vanzarilor.

2. Colectati date despre variabile

Acum este timpul sa colectam mostre de date istorice. Fiecare companie tine evidenta vanzarilor, a bugetului de marketing si a preturilor tuturor produselor pe care le realizeaza. 3xforum matrimoniale Pentru modelul nostru de regresie, avem nevoie de un set de date care sa arate astfel:

3. Verificati relatia dintre fiecare variabila independenta si variabila dependenta utilizand graficele de dispersie si corelatiile

Plasarea punctelor de date pe un grafic scatter este un mod intuitiv de a vedea daca exista o relatie liniara intre variabile. Am folosit calculatorul de regresie liniar pe Alcula.com, dar puteti utiliza orice instrument doriti. escorte prahova

Sa incepem cu relatia dintre pret si numarul vanzarilor.

Putem incadra o linie in datele observate.

Acum trebuie sa verificam corelatia dintre variabile. Pentru asta, am folosit un calculator online. curve sector 1

Corelatia este egala cu -0,441. Aceasta se numeste o corelatie negativa : o variabila creste atunci cand cealalta scade. Cu cat pretul este mai mare, cu atat este mai mic numarul vanzarilor.

Cu toate acestea, dorim sa verificam si relatia dintre banii pe care i-am investit in marketing si numarul vanzarilor. escorte mature timisoara

Iata cum arata punctele noastre de date pe un grafic scatter.

Putem vedea ca exista o corelatie clara intre bugetul de marketing si numarul de articole vandute.

Intr-adevar, atunci cand calculam coeficientul (din nou, folosind Acula.com), obtinem 0,967. escorte milano Cu cat este mai aproape de una, cu atat este mai mare corelatia dintre variabile. In acest caz, vedem o puternica corelatie pozitiva .

4. Verificati relatia dintre variabilele independente

Un pas important pentru a construi un model precis este sa verificati daca nu exista nicio corelatie intre variabilele independente. publi24 matrimoniale bihor In caz contrar, nu vom putea spune care este factorul care afecteaza rezultatul si eforturile noastre vor fi inutile.

Nu, exista, intr-adevar, o corelatie intre cele doua variabile. Ce ar trebui sa facem?

5. Utilizati variabile independente non-redundante in analiza pentru a descoperi cel mai bun model de potrivire

Daca va aflati intr-o situatie in care exista o corelatie intre doua variabile independente, sunteti in pericol. matrimoniale ortodoxe fete In lingo-ul specializat, astfel de variabile sunt numite redundante . Daca redundanta este moderata, aceasta poate afecta doar interpretarea. Cu toate acestea, ele adauga adesea zgomot modelului dvs. Unii oameni cred ca variabilele redundante sunt raul pur si nu pot sa le invinovatesc.

Deci, in cazul nostru, nu vom folosi ambele variabile pentru predictiile noastre. Folosind graficele noastre scatter, putem vedea o corelatie puternica intre bugetul de marketing si vanzari, asa ca vom folosi variabila bugetului de marketing pentru modelul nostru.

6. Folositi modelul ML pentru a face predictii

Exemplul meu a fost in mare masura simplificat. In viata reala, probabil ca veti avea mai mult de doua variabile pentru a face predictii. Puteti utiliza acest plan pentru a scapa de variabilele redundante sau inutile. Efectuati acesti pasi de cate ori aveti nevoie.

Acum, sunteti gata sa creati un model de regresie liniar folosind invatarea automata.