Yksinkertainen lineaarinen regressio tietotieteen alalla

Datatiede on laaja ala, joka kasvaa päivä päivältä. Nykyään huippuyritykset etsivät ammattimaisia ​​datatieteilijöitä, joilla on vahva tietämys alasta ja siihen liittyvistä käsitteistä. Toimiakseen hyvin tällä alalla on tärkeää, että sinulla on hyvät tiedot kaikista datatieteen algoritmeista. Yksi perustietotekniikan algoritmeista on yksinkertainen lineaarinen regressio. Jokaisen datatieteilijän tulisi osata käyttää tätä algoritmia ongelmien ratkaisemiseen ja merkityksellisten tulosten saamiseksi.

Yksinkertainen lineaarinen regressio on menetelmä tulo- ja lähtömuuttujien välisen suhteen määrittämiseksi. Syöttömuuttujia pidetään riippumattomina muuttujina tai ennustajina, ja lähtömuuttujat ovat riippuvia muuttujia tai vasteita. Yksinkertaisessa lineaarisessa regressiossa otetaan huomioon vain yksi syötemuuttuja.

Reaaliaikainen esimerkki yksinkertaisesta lineaarisesta regressiosta

Tarkastellaan tietojoukkoa, joka koostuu kahdesta parametrista: työtuntien määrästä ja tehdyn työn määrästä. Yksinkertaisella lineaarisella regressiolla pyritään arvaamaan tehdyn työn määrä, jos työtunnit on annettu. Piirretään regressioviiva, joka tuottaa minimivirheen. Muodostetaan myös lineaarinen yhtälö, jota voidaan sitten käyttää melkein mille tahansa tietojoukolle.

Periaatteet, jotka kuvaavat yksinkertaisen lineaarisen regression tarkoitusta: 

Yksinkertaista lineaarista regressiota käytetään tietojoukon muuttujien välisen suhteen ennustamiseen ja merkityksellisten johtopäätösten tekemiseen. Yksinkertaista lineaarista regressiota käytetään pääasiassa muuttujien välisen tilastollisen suhteen johtamiseen, mikä ei ole riittävän tarkkaa. Neljä perusperiaatetta kuvaa yksinkertaisen lineaarisen regression käyttöä. Nämä periaatteet on lueteltu alla:

1. Näiden kahden muuttujan välisen suhteen katsotaan olevan lineaarinen ja additiivinen: Kullekin riippuvaisten ja riippumattomien muuttujien parille muodostetaan suoraviivainen funktio. Tämän viivan kaltevuus eroaa tietojoukossa olevien muuttujien arvoista. Riippuvilla muuttujilla on additiivinen vaikutus riippumattomien muuttujien arvoihin.
2. Virheet ovat tilastollisesti riippumattomia: Tämä periaate voidaan ottaa huomioon tietojoukossa, joka sisältää aikaan ja sarjoihin liittyvää tietoa. Tällaisen tietojoukon peräkkäiset virheet eivät korreloi ja ovat tilastollisesti riippumattomia.
3. Virheillä on jatkuva varianssi (homosedastisiteetti):  Virheiden homosedastisuutta voidaan tarkastella eri parametrien perusteella. Nämä parametrit sisältävät ajan, muut ennusteet ja muut muuttujat.
4. Virhejakauman normaalius:  Tämä on tärkeä periaate, koska se tukee kolmea muuta edellä mainittua. Jos tietojoukon muuttujien välistä yhteyttä ei voida määrittää tai jos jotakin yllä olevista periaatteista ei ole vahvistettu, kaikki mallin tuottamat ennusteet ja johtopäätökset ovat virheellisiä. Näitä johtopäätöksiä ei voida käyttää jatkossa hankkeessa, koska todellisia tuloksia ei saada, jos käytetään vääriä ja harhaanjohtavia tietoja.

Yksinkertaisen lineaarisen regression edut

• Tämä menetelmä on erittäin helppokäyttöinen, ja tuloksia voidaan saada vaivattomasti.
• Tämä menetelmä on erittäin vähemmän monimutkainen kuin muut datatieteen algoritmit, ensisijaisesti jos riippuvien ja riippumattomien muuttujien välinen suhde tunnetaan.
• Ylisovitus on yleinen tila, joka ilmenee, kun tämä menetelmä ottaa vastaan ​​merkityksetöntä tietoa. Tämän ongelman ratkaisemiseksi on käytettävissä säännöstelytekniikka, joka vähentää liiallisen sovituksen ongelmaa vähentämällä monimutkaisuutta.

Yksinkertaisen lineaarisen regression haitat

• Vaikka liiallisen sovituksen ongelma voidaan poistaa, sitä ei voida jättää huomiotta. Menetelmä voi ottaa huomioon merkityksettömän tiedon ja myös poistaa merkityksellisen tiedon. Tällöin kaikki ennusteet ovat johtopäätöksiä tietystä tietojoukosta, jotka ovat virheellisiä eikä tehokkaita tuloksia voida tuottaa.
• Tietojen poikkeamien ongelma on myös hyvin yleinen. Outliers katsotaan vääriksi arvoiksi, jotka eivät vastaa tarkkaa dataa. Kun tällaiset arvot otetaan huomioon, koko malli tuottaa harhaanjohtavia tuloksia, joista ei ole hyötyä.
• Yksinkertaisessa lineaarisessa regressiossa käsillä olevalla datajoukolla katsotaan olevan riippumattomia tietoja. Tämä oletus on väärä, koska muuttujien välillä voi olla jonkin verran riippuvuutta.

Yksinkertainen lineaarinen regressio on hyödyllinen tekniikka tietojoukon eri tulo- ja lähtömuuttujien suhteiden määrittämiseen. Yksinkertaiselle lineaariselle regressiolle on olemassa useita reaaliaikaisia ​​sovelluksia. Tämä algoritmi ei vaadi suurta laskentatehoa ja on helppo toteuttaa. Johdetut yhtälöt ja johtopäätökset voivat rakentaa pidemmälle, ja ne ovat erittäin helppoja ymmärtää. Jotkut ammattilaiset kuitenkin katsovat, että yksinkertainen lineaarinen regressio ei ole oikea menetelmä käytettäväksi erilaisissa sovelluksissa, koska oletuksia tehdään paljon. Nämäkin oletukset voivat osoittautua vääriksi. Siksi on välttämätöntä käyttää tätä tekniikkaa aina, kun sitä voidaan soveltaa oikein.