Régression linéaire dans l'apprentissage automatique : tout ce que vous devez savoir

Différentes technologies d'apprentissage automatique sont utilisées dans plusieurs domaines de notre vie quotidienne pour trouver des solutions aux problèmes quotidiens d'une manière étayée par des données, des analyses et de l'expérience. Ces algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle très important non seulement dans l'identification de textes, d'images et de vidéos, mais contribuent également à l'amélioration des solutions médicales, de la cybersécurité, du marketing, des services clients et de nombreux autres aspects ou domaines qui concernent notre vie quotidienne.

Il existe principalement deux types d'algorithmes d'apprentissage automatique dans lesquels tous les algorithmes sont divisés. Ce sont des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés. Dans ce blog, nous nous concentrerons uniquement sur les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, et en particulier sur la régression linéaire. Commençons par comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé.

Qu'est-ce qu'un algorithme d'apprentissage supervisé ?

Ces algorithmes d'apprentissage automatique sont ceux que nous formons pour prédire une sortie bien établie qui dépend des données saisies par l'utilisateur. L'algorithme entraîne le modèle à fournir des sorties sur un ensemble de données donné. Au départ, le système a accès aux données d'entrée et de sortie. Le travail du système consiste à définir des règles qui vont mapper l'entrée à la sortie.

L'entraînement du modèle se poursuit jusqu'à ce que la performance soit à son niveau optimal. Après la formation, le système est capable d'affecter des objets de sortie qu'il n'a pas rencontrés lors de sa formation. Dans le scénario idéal, ce processus est assez précis et ne prend pas beaucoup de temps. Il existe deux types d'algorithmes d'apprentissage supervisé , à savoir la classification et la régression.

Nous discuterons brièvement des deux, avant de passer directement à notre principal sujet de discussion.

1. Classement

Il s'agit d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés qui ont pour simple objectif de reproduire les affectations de classe. La technique d'apprentissage est souvent envisagée pour les situations dans lesquelles la séparation des données est nécessaire. Il sépare les données en classes en prédisant les réponses. Par exemple, les prévisions météo pour un jour donné, l'identification d'un type de photo spécifique d'un album et la séparation des spams des e-mails.

2. Régression

La technique d'apprentissage est utilisée pour servir l'objectif de reproduction des valeurs de sortie. En d'autres termes, il est utilisé dans des situations où nous devons ajuster des données à une valeur spécifique. Par exemple, il est souvent utilisé pour estimer le prix de différents articles. La régression peut être utilisée pour prédire plus de choses que vous ne pouvez l'imaginer.

Types de régressions

Les régressions logistique et linéaire sont les deux types de régression les plus importants qui existent dans le monde moderne de l'apprentissage automatique et de la science des données. Cependant, il en existe d'autres, mais ils sont utilisés avec parcimonie. Il est indéniable que nous pouvons effectuer de nombreuses régressions sur un ensemble de données donné ou l'utiliser pour différentes situations.

Chaque forme de régression a ses avantages et ses inconvénients et convient à des conditions spécifiques. Bien que nous nous concentrions uniquement sur l'agression linéaire, vous devez connaître le contexte complet pour vous familiariser avec son fonctionnement.

C'est la raison pour laquelle nous menons la discussion étape par étape.

Qu'est-ce que l'analyse de régression ?

L'analyse de régression n'est rien d'autre qu'une méthodologie de modélisation prédictive qui vise à étudier la relation qui existe entre les variables indépendantes ou les prédicteurs et les variables dépendantes ou les cibles. Cette analyse est utilisée dans une foule de choses différentes, y compris la modélisation de séries chronologiques, les prévisions et autres.

Par exemple, si vous souhaitez étudier la relation entre les accidents de la route et la conduite occasionnelle, il n'y a pas de meilleure technique que l'analyse de régression pour ce travail. Il joue un rôle très important dans l'analyse et la modélisation des données. Cela se fait en ajustant une ligne ou une courbe à différents points de données de manière à minimiser la différence de distance entre les points de données et la ligne ou la courbe.

Quel est le besoin d'une analyse de régression ?

L'analyse de régression est utilisée pour prédire la relation entre les variables, uniquement si elles sont au moins deux. Comprenons comment cela fonctionne avec un exemple simple. Supposons qu'on vous confie une tâche qui vous oblige à estimer la croissance des ventes d'une entreprise pour une période donnée en gardant à l'esprit les conditions économiques existantes.

Maintenant, les données de l'entreprise vous indiquent que les ventes ont augmenté environ deux fois la croissance de l'économie. Nous pouvons utiliser ces données pour estimer la croissance future des ventes de l'entreprise en tirant parti des informations passées et actuelles.

L'utilisation de l'analyse de régression peut vous offrir un certain nombre d'avantages lorsque vous travaillez avec des données ou faites une prédiction sur l'ensemble de données. Il peut être utilisé pour indiquer les relations significatives entre les variables indépendantes et dépendantes. Il est utilisé pour indiquer l'impact des expériences de variables dépendantes à partir de plusieurs variables indépendantes.

Il permet de comparer les effets de différentes variables appartenant à différentes échelles de mesure. Ces éléments aident grandement les scientifiques des données, les chercheurs et les analystes de données à créer des modèles prédictifs basés sur l'ensemble de variables le plus approprié.

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Que devez-vous garder à l'esprit pour choisir le bon modèle de régression ?

Eh bien, les choses sont généralement beaucoup plus faciles lorsque vous n'avez le choix qu'entre deux ou trois techniques. Cependant, si nous avons autant d'options à notre disposition, la décision devient beaucoup plus écrasante. Maintenant, vous ne pouvez pas simplement choisir la régression linéaire car le résultat est continu. Ou optez pour la régression logistique si le résultat est binaire. Il y a plus de choses à considérer lorsque nous choisissons un modèle de régression pour notre problème.

Comme nous l'avons déjà mentionné, il existe plus de modèles de régression disponibles que nous ne pouvons comprendre. Alors, qu'est-ce que nous devons garder à l'esprit lors de la sélection ? Il y a quelques éléments qui sont importants - la dimensionnalité des données, le type de variable dépendante et indépendante et d'autres propriétés des données en question. Voici quelques éléments importants à prendre en compte lors du choix du bon modèle de régression :

L'exploration des données est la clé de la construction de modèles prédictifs. Pas étonnant que ce soit la première chose à faire avant de faire votre choix. Explorer les données pour identifier l'impact variable et la relation.

Évaluez différents modèles de régression pour la prédiction par validation croisée. Séparez votre ensemble de données en groupes de formation et de validation. La différence quadratique moyenne entre les valeurs prédites et observées donnera un aperçu de la précision de la prédiction.

Utilisez Ridge, ElasticNet et d'autres méthodes de régularisation de régression pour choisir le bon modèle pour les ensembles de données qui ont des variables avec une multicolinéarité et une dimensionnalité élevées.

Pour faire une comparaison entre différents modèles de régression et leur adéquation, nous pouvons analyser des paramètres tels que AIC, BIC, R-carré, terme d'erreur et autres. Il existe un autre critère, appelé Cp de Mallow. Il compare le modèle avec différents sous-modèles pour rechercher les biais.

N'utilisez jamais la méthode de sélection automatique du modèle si l'ensemble de données avec lequel vous travaillez contient un certain nombre de variables déroutantes. Si vous le faites, vous vous dirigerez vers l'intégration de ces variables dans le modèle en une seule fois.

Votre objectif est également important pour sélectionner le bon modèle de régression. Que vous ayez besoin d'un modèle puissant, simple ou statistiquement significatif, cela dépendra de votre objectif.

Qu'est-ce que la régression linéaire ?

En savoir plus sur ce qu'est la régression linéaire. C'est l'une des techniques d'apprentissage automatique qui relèvent de l'apprentissage supervisé. L'augmentation de la demande et de l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique est à l'origine de la recrudescence soudaine de l'utilisation de la régression linéaire dans plusieurs domaines. Saviez-vous que les couches de perceptron multicouches sont connues pour effectuer une régression linéaire ? Faisons maintenant la lumière sur les hypothèses que la régression linéaire est connue pour faire sur les ensembles de données auxquels elle est appliquée.

1. Autocorrélation :

Cette hypothèse faite par régression linéaire indique peu ou pas d'autocorrélation dans les données. L'autocorrélation a lieu lorsque les erreurs résiduelles dépendent les unes des autres d'une manière ou d'une autre.

2. Multi-colinéarité :

Cette hypothèse indique que la multi-colinéarité des données n'existe pas du tout ou est à peine présente. La multi-colinéarité se produit lorsque des caractéristiques ou des variables indépendantes présentent une certaine dépendance.

3. Relation variable :

Le modèle suppose qu'il existe une relation linéaire entre les variables de caractéristique et de réponse.

Quelques cas où vous pouvez utiliser la régression linéaire incluent l'estimation du prix d'une maison en fonction du nombre de pièces dont elle dispose, la détermination de la croissance d'une plante en fonction de la fréquence à laquelle elle est arrosée, etc. Pour toutes ces instances, vous auriez déjà une idée du type de relation qui existe entre différentes variables.

Lorsque vous utilisez une analyse de régression linéaire, vous étayez votre idée ou votre hypothèse par des données. Lorsque vous développez une meilleure compréhension de la relation entre différentes variables, vous êtes mieux placé pour faire des prédictions puissantes. Si vous ne le savez pas déjà, laissez-nous vous dire que la régression linéaire est une technique d'apprentissage automatique supervisé ainsi qu'un modèle statistique.

En termes d'apprentissage automatique, le modèle de régression est votre machine, et l'apprentissage concerne l'entraînement de ce modèle sur un ensemble de données, ce qui l'aide à apprendre la relation entre les variables et lui permet de faire des prédictions basées sur des données.

Comment fonctionne la régression linéaire ?

Avant de lancer l'analyse, supposons que nous ayons deux types d'équipes : celles qui font bien leur travail et celles qui ne le font pas. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles une équipe n'est pas bonne dans ce qu'elle fait. C'est peut-être parce qu'il n'a pas les bonnes compétences ou qu'il n'a pas l'expérience requise pour effectuer certaines tâches au travail. Mais, vous ne pouvez jamais être certain de ce que c'est.

Nous pouvons utiliser la régression linéaire pour découvrir les candidats qui ont tout ce qu'il faut pour être le meilleur candidat pour une équipe particulière impliquée dans un domaine de travail particulier. Cela nous aidera à sélectionner des candidats qui sont très susceptibles d'être bons dans leur travail.

L'objectif de l'analyse de régression est de créer une courbe ou une ligne de tendance adaptée aux données en question. Cela nous aide à découvrir comment un paramètre (variables indépendantes) est lié à l'autre paramètre (variables dépendantes).

Avant toute chose, nous devons d'abord examiner de plus près tous les attributs des différents candidats et savoir s'ils sont corrélés d'une manière ou d'une autre. Si nous trouvons des corrélations, nous pouvons commencer à faire des prédictions basées sur ces attributs.

L'exploration des relations dans les données est effectuée en utilisant une courbe ou une ligne de tendance et en traçant les données. La courbe ou la ligne nous montrera s'il y a une corrélation. Nous pouvons maintenant utiliser la régression linéaire pour réfuter ou accepter des relations. Lorsque la relation est confirmée, nous pouvons utiliser l'algorithme de régression pour apprendre sa relation. Cela nous permettra de faire les bonnes prédictions. Nous serons en mesure de prédire avec plus de précision si un candidat convient ou non au poste.

Importance de former un modèle

Le processus impliqué dans la formation d'un modèle de régression linéaire est similaire à bien des égards à la façon dont d'autres modèles d'apprentissage automatique sont formés. Nous devons travailler sur un ensemble de données d'apprentissage et modéliser la relation de ses variables d'une manière qui n'affecte pas la capacité du modèle à prédire de nouveaux échantillons de données. Le modèle est formé pour améliorer votre équation de prédiction en continu.

Cela se fait en parcourant de manière itérative l'ensemble de données donné. Chaque fois que vous répétez cette action, vous mettez à jour simultanément la valeur de biais et de pondération dans la direction indiquée par la fonction de gradient ou de coût. L'étape de fin d'apprentissage est atteinte lorsqu'un seuil d'erreur est touché ou lorsqu'il n'y a pas de réduction de coût avec les itérations d'apprentissage qui suivent.

Avant de commencer la formation du modèle, nous devons préparer quelques éléments. Nous devons définir le nombre d'itérations nécessaires ainsi que le taux d'apprentissage. En dehors de cela, nous devons également définir des valeurs par défaut pour nos poids. Enregistrez également les progrès que nous sommes capables de réaliser à chaque répétition.

Qu'est-ce que la régularisation ?

Si nous parlons des variantes de régression linéaire qui sont préférées aux autres, alors nous devrons mentionner celles qui ont ajouté une régularisation. La régularisation consiste à pénaliser les poids dans un modèle qui ont des valeurs absolues plus grandes que les autres.

La régularisation est effectuée pour limiter le surajustement, ce que fait souvent un modèle car il reproduit trop fidèlement les relations entre les données d'apprentissage. Cela ne permet pas au modèle de généraliser des échantillons jamais vus auparavant comme il est censé le faire.

Quand utilise-t-on la régression linéaire ?

La puissance de la régression linéaire réside dans sa simplicité. Cela signifie qu'il peut être utilisé pour trouver des réponses à presque toutes les questions. Avant d'utiliser un algorithme de régression linéaire, vous devez vous assurer que votre ensemble de données répond aux conditions requises sur lesquelles il fonctionne.

La plus importante de ces conditions est l'existence d'une relation linéaire entre les variables de votre ensemble de données. Cela permet de les tracer facilement. Vous devez voir que la différence qui existe entre les valeurs prédites et la valeur atteinte en réel est constante. Les valeurs prédites doivent toujours être indépendantes et la corrélation entre les prédicteurs doit être trop étroite pour être confortable.

Vous pouvez simplement tracer vos données le long d'une ligne, puis étudier attentivement sa structure pour voir si votre ensemble de données répond ou non aux conditions souhaitées.

La régression linéaire utilise

La simplicité avec laquelle l'agression linéaire facilite les interprétations au niveau moléculaire est l'un de ses plus grands avantages. La régression linéaire peut être appliquée à tous les ensembles de données où les variables ont une relation linéaire.

Les entreprises peuvent utiliser l'algorithme de régression linéaire dans leurs données de vente. Supposons que vous êtes une entreprise qui envisage de lancer un nouveau produit. Mais, vous ne savez pas vraiment à quel prix vous devriez vendre ce produit. Vous pouvez vérifier comment vos clients réagissent à votre produit en le vendant à quelques prix bien pensés. Cela vous permettra de généraliser la relation entre vos ventes de produits et le prix. Avec la régression linéaire, vous serez en mesure de déterminer un prix que les clients sont plus susceptibles d'accepter.

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La régression linéaire peut également être utilisée à différentes étapes de l'approvisionnement et de la production d'un produit. Ces modèles sont largement utilisés dans les domaines académiques, scientifiques et médicaux. Par exemple, les agriculteurs peuvent modéliser un système qui leur permet d'utiliser les conditions environnementales à leur avantage. Cela les aidera à travailler avec les éléments de manière à ce qu'ils causent le minimum de dommages au rendement et au profit de leurs cultures.

En plus de cela, il peut être utilisé dans les domaines de la santé, de l'archéologie et du travail, entre autres. c'est ainsi que l'interprétation sur un modèle linéaire

Conclusion

L'analyse de régression est un outil largement adopté qui utilise les mathématiques pour trier les variables qui peuvent avoir un impact direct ou indirect sur les données finales. Il est important de garder cela à l'esprit pendant que l'analyse est en jeu ! La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés par les scientifiques des données pour établir des relations linéaires entre les variables de l'ensemble de données, et son modèle mathématique est nécessaire pour l'analyse prédictive.

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