Régression linéaire simple dans le domaine de la science des données

La science des données est un vaste domaine qui grandit chaque jour. Aujourd’hui, les principales entreprises recherchent des scientifiques de données professionnels qui possèdent une solide connaissance du domaine et de ses concepts connexes. Pour performer bien dans ce domaine, il est important d’avoir une connaissance approfondie de tous les algorithmes de science des données. L’un des algorithmes de science des données les plus basiques est la régression linéaire simple. Chaque scientifique de données devrait savoir comment utiliser cet algorithme pour résoudre des problèmes et dériver des résultats significatifs.

La régression linéaire simple est une méthodologie de détermination de la relation entre les variables d’entrée et de sortie. Les variables d’entrée sont considérées comme des variables indépendantes ou des prédicteurs, et les variables de sortie sont des variables dépendantes ou des réponses. Dans la régression linéaire simple, seule une variable d’entrée est considérée.

Un exemple en temps réel de régression linéaire simple

Considérons un ensemble de données consistant en deux paramètres : le nombre d’heures travaillées et la quantité de travail effectuée. La régression linéaire simple vise à deviner la quantité de travail effectuée si les heures de travail sont données. Une ligne de régression est tracée, qui génère une erreur minimale. Une équation linéaire est également formée, qui peut ensuite être utilisée pour presque tout ensemble de données.

Les principes qui décrivent l’objectif de la régression linéaire simple :

La régression linéaire simple est utilisée pour prévoir la relation entre les variables dans un ensemble de données et dériver des conclusions significatives. La régression linéaire simple est principalement utilisée pour dériver la relation statistique entre les variables, qui n’est pas suffisamment précise. Quatre principes de base décrivent l’utilisation de la régression linéaire simple. Ces principes sont énumérés ci-dessous :

1. La relation entre les deux variables est considérée comme linéaire et additive : Une fonction linéaire est établie pour chaque paire de variables dépendantes et indépendantes. La pente de cette ligne est différente des valeurs des variables disponibles dans l’ensemble de données. Les variables dépendantes ont un effet additif sur les valeurs des variables indépendantes.
2. Les erreurs sont statistiquement indépendantes : Ce principe peut être considéré pour un ensemble de données qui contient des informations liées au temps et à la série. Les erreurs consécutives d’un tel ensemble de données ne sont pas corrélées et sont statistiquement indépendantes.
3. Les erreurs ont une variance constante (homoscédasticité) : L’homoscédasticité des erreurs peut être considérée en fonction de divers paramètres. Ces paramètres incluent le temps, d’autres prévisions et d’autres variables.
4. La distribution normale des erreurs : Ceci est un principe important car il soutient les trois principes mentionnés ci-dessus. Si aucune relation entre les variables dans un ensemble de données ne peut être établie, ou si l’un des principes ci-dessus n’est pas établi, alors toutes les prévisions et conclusions produites par le modèle sont incorrectes. Ces conclusions ne peuvent pas être utilisées plus loin dans le projet, car aucun résultat réel ne sera obtenu si des données incorrectes et trompeuses sont utilisées.

Avantages de la régression linéaire simple

• Cette méthodologie est extrêmement facile à utiliser, et les résultats peuvent être obtenus sans effort.
• Cette méthode a une complexité extrêmement faible par rapport aux autres algorithmes de science des données, principalement si la relation entre les variables dépendantes et indépendantes est connue.
• Le sur-ajustement est une condition courante qui se produit lorsque cette méthodologie prend en compte des informations sans signification. Pour résoudre ce problème, la technique de régularisation est disponible, qui réduit le problème de sur-ajustement en réduisant la complexité.

Inconvénients de la régression linéaire simple

• Bien que le problème de sur-ajustement puisse être éliminé, il ne peut pas être ignoré. La méthode peut prendre en compte des données sans signification et également éliminer des informations significatives. Dans un tel cas, toutes les prévisions et conclusions sur un ensemble de données particulier seront incorrectes et des résultats efficaces ne pourront pas être générés.
• Le problème des valeurs aberrantes est également très courant. Les valeurs aberrantes sont considérées comme des valeurs incorrectes qui ne correspondent pas aux données exactes. Lorsque de telles valeurs sont prises en compte, l’ensemble du modèle produira des résultats trompeurs qui ne sont d’aucune utilité.
• Dans la régression linéaire simple, l’ensemble de données en main est considéré comme ayant des données indépendantes. Cette hypothèse est fausse, car il peut y avoir une dépendance entre les variables.

Régression linéaire simple est une technique utile pour déterminer les relations de diverses variables d’entrée et de sortie dans un ensemble de données. Il existe plusieurs applications en temps réel de la régression linéaire simple. Cet algorithme n’exige pas de puissance de calcul élevée et peut être facilement mis en œuvre. Les équations et les conclusions dérivées peuvent être utilisées pour construire davantage et sont extrêmement simples à comprendre. Cependant, certains professionnels estiment également que la régression linéaire simple n’est pas la méthodologie appropriée à utiliser pour diverses applications, car il y a de nombreuses hypothèses qui sont faites. Ces hypothèses pourraient être prouvées fausses. Par conséquent, il est nécessaire d’utiliser cette technique là où elle peut être correctement appliquée.