Regressão Linear Simples no Campo da Ciência de Dados

A ciência de dados é um campo vasto que está crescendo a cada dia. Hoje, as principais empresas estão procurando por cientistas de dados profissionais que possuam conhecimento sólido sobre o campo e seus conceitos relacionados. Para se sair bem nesse campo, é importante ter conhecimento sobre todos os algoritmos de ciência de dados. Um dos algoritmos de ciência de dados mais básicos é a regressão linear simples. Todo cientista de dados deve saber como usar esse algoritmo para resolver problemas e obter resultados significativos.

A regressão linear simples é uma metodologia de determinar a relação entre variáveis de entrada e saída. As variáveis de entrada são consideradas variáveis independentes ou preditoras, e as variáveis de saída são variáveis dependentes ou respostas. Na regressão linear simples, apenas uma variável de entrada é considerada.

Um Exemplo em Tempo Real de Regressão Linear Simples

Vamos considerar um conjunto de dados que consiste em dois parâmetros: o número de horas trabalhadas e a quantidade de trabalho realizado. A regressão linear simples visa adivinhar a quantidade de trabalho realizado se as horas de trabalho forem dadas. Uma linha de regressão é desenhada, que gera um erro mínimo. Uma equação linear também é formada, que pode ser usada para quase qualquer conjunto de dados.

Princípios que descrevem o propósito da regressão linear simples:

A regressão linear simples é usada para prever a relação entre as variáveis em um conjunto de dados e obter conclusões significativas. A regressão linear simples é principalmente usada para derivar a relação estatística entre as variáveis, que não é precisa o suficiente. Quatro princípios básicos descrevem o uso da regressão linear simples. Esses princípios são listados abaixo:

1. A relação entre as duas variáveis é considerada linear e aditiva: Uma função linear é estabelecida para cada par de variáveis dependentes e independentes. A inclinação dessa linha é diferente dos valores das variáveis disponíveis no conjunto de dados. As variáveis dependentes têm um efeito aditivo sobre os valores das variáveis independentes.
2. Os erros são estatisticamente independentes: Esse princípio pode ser considerado para um conjunto de dados que contém informações relacionadas ao tempo e série. Os erros consecutivos de tal conjunto de dados não se correlacionam e são estatisticamente independentes.
3. Os erros têm variância constante (homoscedasticidade): A homoscedasticidade dos erros pode ser considerada com base em vários parâmetros. Esses parâmetros incluem tempo, outras previsões e outras variáveis.
4. Distribuição normal dos erros: Esse é um princípio importante, pois suporta os três mencionados acima. Se nenhuma relação entre as variáveis em um conjunto de dados pode ser estabelecida, ou se algum dos princípios acima não for estabelecido, então todas as previsões e conclusões produzidas pelo modelo são incorretas. Essas conclusões não podem ser usadas posteriormente no projeto, pois nenhum resultado real será obtido se dados errados e enganosos forem usados.

Vantagens da Regressão Linear Simples

• Essa metodologia é extremamente fácil de usar, e os resultados podem ser obtidos sem esforço.
• Esse método tem uma complexidade extremamente menor do que outros algoritmos de ciência de dados, principalmente se a relação entre as variáveis dependentes e independentes for conhecida.
• A sobre-ajuste é uma condição comum que ocorre quando essa metodologia leva em conta informações sem sentido. Para lidar com esse problema, a técnica de regularização está disponível, que reduz o problema de sobre-ajuste, reduzindo a complexidade.

Desvantagens da Regressão Linear Simples

• Embora o problema de sobre-ajuste possa ser eliminado, ele não pode ser ignorado. O método pode levar em conta dados sem sentido e também eliminar informações significativas. Nesse caso, todas as previsões e conclusões sobre um conjunto de dados específico serão incorretas e resultados eficazes não poderão ser gerados.
• O problema de valores discrepantes também é muito comum. Valores discrepantes são considerados valores errados que não correspondem aos dados exatos. Quando tais valores são levados em conta, o modelo inteiro produzirá resultados enganosos que são de nenhum valor.
• Na regressão linear simples, o conjunto de dados em mãos é considerado como tendo dados independentes. Essa suposição é errada, pois pode haver alguma dependência entre as variáveis.

Regressão linear simples é uma técnica útil para determinar as relações de várias variáveis de entrada e saída em um conjunto de dados. Existem várias aplicações em tempo real da regressão linear simples. Esse algoritmo não requer alto poder computacional e pode ser facilmente implementado. As equações e conclusões derivadas podem ser construídas posteriormente e são extremamente fáceis de entender. No entanto, alguns profissionais também sentem que a regressão linear simples não é a metodologia certa para ser usada em várias aplicações, pois há muitas suposições que são feitas. Essas suposições podem ser provadas erradas, também. Portanto, é necessário usar essa técnica sempre que ela possa ser aplicada corretamente.