Modelo de regressão linear: o que é e como funciona?

Introdução

A análise de regressão é uma ferramenta importante para modelagem e análise de dados; é essencial encontrar a relação entre duas ou mais variáveis. A regressão ajuda a colocar os pontos de dados dentro de uma curva que ajuda na modelagem e análise dos dados. A regressão permite medir e caracterizar as variáveis ​​em diferentes escalas para avaliação de modelos preditivos e conjuntos de dados.

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Modelo de regressão

O modelo envolve os valores do coeficiente que são utilizados na representação dos dados. Inclui as propriedades estatísticas que são usadas para estimar esses coeficientes; é uma amálgama de todos os desvios padrão, covariância e correlações. Todos os dados devem estar disponíveis.

O modelo de regressão é uma condição linear que consolida um arranjo particular de valores de informação (x) cuja resposta é a saída antecipada para aquele conjunto de valores de informação (y). Tanto os valores de informação (x) quanto a saída são numéricos.

A equação linear atribui um fator de escala para cada valor ou segmento informativo, chamado de coeficiente e denotado pela letra grega maiúscula Beta (B). Um coeficiente extra também é adicionado, dando à linha um nível extra de oportunidade (por exemplo, percorrendo um gráfico bidimensional) e isso é freqüentemente chamado de coeficiente de captura ou inclinação.

Por exemplo, em uma regressão básica (um simples x e um simples y), o tipo do modelo seria:

y = B0 + B1*x

Em medições mais altas, quando temos mais de uma informação (x), a linha é conhecida como plano ou hiperplano. A representação ao longo dessas linhas é o tipo de condição e as qualidades particulares utilizadas para os coeficientes (por exemplo, B0 e B1 no modelo acima).

Não é inesperado discutir a natureza multifacetada de um modelo de recaída como a regressão. Isso alude ao número de coeficientes utilizados no modelo.

No ponto em que um coeficiente chega a zero, ele elimina adequadamente o impacto da variável informação no modelo e, posteriormente, da previsão produzida pelo modelo (0 * x = 0). Isso é pertinente no caso de você examinar as técnicas de regularização que alteram o cálculo de aprendizado para diminuir a natureza multifacetada dos modelos de recaída, espremendo o tamanho supremo dos coeficientes, levando alguns a zero.

A regressão é melhor representada com uma linha reta onde uma ou mais variáveis ​​são usadas para estabelecer uma relação.

A lógica por trás do modelo:

Como o modelo de regressão usa a equação y=mx+c

Onde y = variável independente

m = inclinação

c = interceptar para uma determinada linha

Para calcular múltiplas variáveis ​​independentes, modelos de regressão múltipla seriam colocados em implementação. Aqui está o processo para criar um modelo de funcionamento perfeito

1. Importar bibliotecas - Existem parâmetros essenciais que giram em torno da implementação de modelos de aprendizado de máquina. A primeira biblioteca deve incluir sklearn, pois é a biblioteca oficial de aprendizado de máquina em python. O Numpy é usado para converter dados em arrays e para acessar os arquivos do conjunto de dados, Pandas são implementados.
2. Carregar o conjunto de dados relativo - Isso é feito com a ajuda de uma variável Panda previamente importada.
3. Dividir as variáveis ​​- Especifique e defina o número de variáveis ​​independentes ou dependentes que são necessárias para os elementos da matriz.
4. Divisão de dados de teste e treinamento - Todo o conjunto de dados é dividido em domínios de treinamento e teste para permitir e facilitar os valores aleatórios retirados do conjunto de dados.
5. Escolha o modelo certo - A escolha apropriada exigiria um processo de tentativa e erro em que o mesmo conjunto de dados estaria implícito em outros modelos.
6. Predição de saída - O modelo seria executado na variável dependente apoiado pelos valores de teste da variável independente, os métodos embutidos para esses modelos fazem a matemática qualitativa para cada valor apresentado.

Isso inicia a implementação do modelo de regressão linear. As funções de previsão linear são implementadas para modelagem de relacionamento, conforme mencionado anteriormente. A média condicional da resposta fornece ao modelo os preditores necessários para mover a média condicional da resposta.

O objetivo para tal previsão e previsão é acomodar variáveis ​​adicionais sem adicionar um valor de resposta acompanhante; o modelo ajustado seria implementado para fazer a previsão necessária para essa resposta.

Os modelos de regressão linear são mais preferencialmente usados ​​com a abordagem dos mínimos quadrados, onde a implementação pode exigir outras formas de minimizar os desvios e as funções de custo, por exemplo. Os modelos lineares gerais incluem uma variável de resposta que é um vetor por natureza e não diretamente escalar. A linearidade condicional ainda é presumida positiva ao longo do processo de modelagem. Eles variam em grande escala, mas são melhor descritos como distribuição assimétrica, que está relacionada à distribuição log-normal.

Leia: Tipos de modelos de regressão em aprendizado de máquina

Avisos

Dado que as duas variáveis ​​estão relacionadas, isso não exclui a característica que uma causa a outra.

Se uma equação de regressão linear para um conjunto de dados for tentada e funcionar, isso não significa necessariamente que a equação é um ajuste perfeito, pode haver outras iterações com uma perspectiva semelhante. Para certificar-se de que a técnica é genuína, tente traçar uma linha com os pontos de dados para encontrar a linearidade da equação.

Para resumir

Está comprovado que o método de regressão linear fornece um método muito melhor, poderoso e estatístico que permite aumentar as chances e encontrar a previsibilidade de eventos e relações entre duas ou mais variáveis ​​de interesse no assunto.

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