Регрессиялык өзгөргүчтөрдүн ортосундагы байланыштарды анализ
Регрессиялык бир танышуусуна берилген сан баалуулуктардын бир катар алдын ала турган маалымат-кен техникасы (ошондой эле үзгүлтүксүз баалуулуктар деп аталат) болуп саналат. Мисалы, регрессия өзгөрүлмөлүүлөр берилген, буюм же кызматтын наркын алдын үчүн колдонулушу мүмкүн.
Регрессиялык бизнес жана маркетинг пландаштыруу, каржылык божомолдоо, экологиялык моделдөө жана агымдардын анализи үчүн бир нече өнөр жай боюнча колдонулат.
Регрессиялык Vs. классификация
Регрессия жана классификация сыяктуу маселелерди чечүү үчүн пайдаланылуучу маалыматтар тоо-кен казып алуу ыкмалары бар, бирок, алар көп учурда аз. Да алдын ала талдоо колдонулат, бирок, регрессиялык классификация дискреттик категорияга маалыматтарды тапшырат, ал эми бир сан же үзгүлтүксүз баасын алдын ала айтуу үчүн колдонулган.
Мисалы, регрессия үй мааниси, анын жайгашкан жери боюнча алдын ала колдонула турган, аянты, акыркы сатылган баасы, ушул сыяктуу үй-бүлөлөр, жана башка себептерден улам баа. Classification Эгер мындай таркаган, өкчөмө таш көлөмү же кылмыш курсу катары категорияга бөлүнөт үйлөрдү уюштурууну каалаган максатында болмок.
Регрессиялык технологияларын түрлөрү
регрессиянын жөнөкөй жана байыркы түрү эки өзгөргүчтөрдүн ортосундагы мамиле баалоо үчүн пайдаланылышы сызыктуу регрессиялык болуп саналат. Бул ыкма түз сызыктын математикалык болуш (ж = х + б) колдонот. Жөнөкөй сөз менен айтканда, Y жана X огу менен диаграммасы берилген, бул жөн эле, деп билдирет, X жана Y ортосундагы мамиле бир нече эл бузар, бир түз сызык болуп саналат. Мисалы, калктын көбөйүшү берилген, деп ойлошу мүмкүн, азык-түлүк өндүрүү ошол эле ылдамдык менен көбөйөт турган - бул эки ишмерлердин ортосундагы бекем, түз сызыктуу мамилени талап кылат. Элестетип, Y-огу калктын жогорулатууга салуу болгон арыздын карайт, X-огу азык-түлүк өндүрүүнү салат. Y балл өскөн сайын, X наркы алардын ортосундагы түз сызык мамиле кылып, ошол эле ылдамдык менен көбөйөт экен.
мисалы, бир нече регрессия катары Advanced ыкмалары, бир нече өзгөрмөлөр ортосундагы мамиле алдын - мисалы, киреше, билим берүү ортосунда өз ара байланыш бар экенин жана кайсы бир жашоого тандайт? көп өзгөрмөлүү толуктоо алдын татаалдыгын жогорулатат. стандартты, иерархиялык, setwise жана этабы боюнча, өз арызы менен ар бир, анын ичинде бир нече регрессиялык ыкмалары бир нече түрлөрү бар.
Мына ушул жерде, биз (көз каранды же алдын ала өзгөрмө) алдын ала аракет кылып жатышат, биз маалыматтарды алдыртан (көз карандысыз же божомолдоолордун өзгөрмөлөр) үчүн колдонуп жатканын түшүнүү маанилүү. Биздин Мисалы, биз бир (алдын ала өзгөрмө) жашоого тандап алган киреше жана билим жайгашкан (экөө тең божомолдоолордун өзгөрмөлөр) алдын ала келет эле.
- Стандарттык нече регрессия, ошол эле учурда бардык божомолдоолордун өзгөрмө эсептейт. 1 Мисалы) аймакта кирешенин жана билим берүү (божомолдоочу) жана тандоо ортосундагы мамиле жөнүндө эмне айтууга болот (алдын ала); жана 2) канчалык жеке божомолдоочу ар бир кылган мамилеси өбөлгө түзүшөт?
- Кадамдык нече регрессия такыр башка бир суроого жооп берет. А Кадамдап регрессиялык алгоритми жашаган тандоо алдын ала турган божомолдоочу мыкты колдонулат талдоо берет - Кадамдап модель божомолдоолордун өзгөрүүлөрдүн маанилүү тартибин баа дегенди билдирет, андан кийин тиешелүү тобун тандайт. регрессиялык маселенин бул түрү регрессия тендемесинин иштеп чыгуу "кадамдарды" колдонот. регрессия бул түрүн эске алып, бардык божомолдоочу да акыркы Регрессия тендемесинин пайда болбошу мүмкүн.
- Иерархиялык регрессия, этабы болуп, бир ырааттуу жараян, бирок ал үчүн божомолдоолордун өзгөрмөлөр алдын ала аныкталган бир алдын-ала белгиленген тартипте моделине кирип, алгоритм тартибин аныктоо тендемелердин топтому бир жасалган жок, б.а. божомолдоочу кирет. Бул көбүнчө регрессиялык аркалашат түзүү өзүнчө талаасына эксперттик билимге ээ болгондо колдонулат.
- Setwise регрессия, ошондой эле мезгил-мезгили менен окшош, бирок, тескерисинче, айрым өзгөрүүлөрдүн өзгөрмөлөр топтомун талдоо.