Einfache Lineare Regression im Bereich Data Science

Data Science ist ein weites Feld, das mit jedem Tag wächst. Heute suchen die Top-Unternehmen nach professionellen Data Scientists, die über ein starkes Wissen über das Feld und seine damit verbundenen Konzepte verfügen. Um in diesem Feld gut zu performen, ist es wichtig, ein solides Wissen über alle Data-Science-Algorithmen zu haben. Einer der grundlegendsten Data-Science-Algorithmen ist die einfache lineare Regression. Jeder Data Scientist sollte wissen, wie man diesen Algorithmus verwendet, um Probleme zu lösen und sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.

Die einfache lineare Regression ist eine Methode, um die Beziehung zwischen Input- und Output-Variablen zu bestimmen. Input-Variablen werden als unabhängige Variablen oder Prädiktoren betrachtet, und Output-Variablen werden als abhängige Variablen oder Reaktionen betrachtet. Bei der einfachen linearen Regression wird nur eine Input-Variablen berücksichtigt.

Eines Echtzeit-Beispiel für einfache lineare Regression

Betrachten wir ein Datenset, das aus zwei Parametern besteht: der Anzahl der gearbeiteten Stunden und der Menge der erledigten Arbeit. Die einfache lineare Regression zielt darauf ab, die Menge der erledigten Arbeit zu schätzen, wenn die Arbeitsstunden gegeben sind. Eine Regressionslinie wird gezeichnet, die einen minimalen Fehler erzeugt. Eine lineare Gleichung wird auch gebildet, die dann für fast jedes Datenset verwendet werden kann.

Grundsätze, die den Zweck der einfachen linearen Regression darstellen:

Die einfache lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen den Variablen in einem Datenset vorherzusagen und sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Die einfache lineare Regression wird hauptsächlich verwendet, um die statistische Beziehung zwischen den Variablen abzuleiten, die nicht genau genug ist. Vier grundlegende Grundsätze beschreiben die Verwendung der einfachen linearen Regression. Diese Grundsätze sind unten aufgeführt:

1. Die Beziehung zwischen den beiden Variablen wird als linear und additiv betrachtet: Eine gerade Linienfunktion wird für jedes Paar von abhängigen und unabhängigen Variablen etabliert. Die Steigung dieser Linie ist unterschiedlich von den Werten der Variablen im Datenset. Die abhängigen Variablen haben eine additive Wirkung auf die Werte der unabhängigen Variablen.
2. Die Fehler sind statistisch unabhängig: Dieser Grundsatz kann für ein Datenset betrachtet werden, das Informationen über Zeit und Serie enthält. Die aufeinanderfolgenden Fehler eines solchen Datensets korrelieren nicht und sind statistisch unabhängig.
3. Fehler haben eine konstante Varianz (Homoskedastizität): Die Homoskedastizität der Fehler kann aufgrund verschiedener Parameter betrachtet werden. Diese Parameter umfassen Zeit, andere Prognosen und andere Variablen.
4. Verteilung der Fehler normal: Dies ist ein wichtiger Grundsatz, da er die anderen drei oben genannten Grundsätze unterstützt. Wenn keine Beziehung zwischen den Variablen in einem Datenset hergestellt werden kann oder wenn einer der oben genannten Grundsätze nicht hergestellt wird, sind alle Vorhersagen und Schlussfolgerungen, die vom Modell produziert werden, falsch. Diese Schlussfolgerungen können nicht weiter im Projekt verwendet werden, da keine echten Ergebnisse erzielt werden, wenn falsche und irreführende Daten verwendet werden.

Vorteile der einfachen linearen Regression

• Diese Methode ist extrem einfach zu verwenden, und Ergebnisse können mühelos erzielt werden.
• Diese Methode hat eine extrem geringe Komplexität im Vergleich zu anderen Data-Science-Algorithmen, insbesondere wenn die Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen bekannt ist.
• Überanpassung ist ein häufiges Problem, das auftritt, wenn diese Methode sinnlose Informationen aufnimmt. Um dieses Problem zu lösen, ist die Regularisierungstechnik verfügbar, die das Problem der Überanpassung durch Reduzierung der Komplexität reduziert.

Nachteile der einfachen linearen Regression

• Obwohl das Problem der Überanpassung eliminiert werden kann, kann es nicht ignoriert werden. Die Methode kann sinnlose Daten aufnehmen und auch sinnvolle Informationen eliminieren. In einem solchen Fall sind alle Vorhersagen und Schlussfolgerungen über ein bestimmtes Datenset falsch und effektive Ergebnisse können nicht erzielt werden.
• Das Problem der Daten-Ausreißer ist auch sehr häufig. Ausreißer werden als falsche Werte betrachtet, die nicht mit den genauen Daten übereinstimmen. Wenn solche Werte berücksichtigt werden, produziert das gesamte Modell irreführende Ergebnisse, die nutzlos sind.
• Bei der einfachen linearen Regression wird angenommen, dass das vorliegende Datenset unabhängige Daten enthält. Diese Annahme ist falsch, da es zwischen den Variablen Abhängigkeiten geben kann.

Einfache lineare Regression ist eine nützliche Technik, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Input- und Output-Variablen in einem Datenset zu bestimmen. Es gibt viele Echtzeit-Anwendungen der einfachen linearen Regression. Dieser Algorithmus erfordert keine hohe Rechenleistung und kann leicht implementiert werden. Die Gleichungen und Schlussfolgerungen, die abgeleitet werden, können weiter aufgebaut werden und sind extrem einfach zu verstehen. Allerdings glauben einige Fachleute, dass die einfache lineare Regression nicht die richtige Methode ist, die für verschiedene Anwendungen verwendet werden sollte, da viele Annahmen getroffen werden. Diese Annahmen können sich als falsch erweisen. Daher ist es notwendig, diese Technik dort anzuwenden, wo sie korrekt angewendet werden kann.