การถดถอยเชิงเส้นในการเรียนรู้ของเครื่อง: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันของเราในหลายๆ ด้านเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาในชีวิตประจำวันในลักษณะที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล การวิเคราะห์ และประสบการณ์ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเหล่านี้มีบทบาทสำคัญมากไม่เพียงแต่ในการระบุข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ แต่ยังเป็นเครื่องมือในการปรับปรุงโซลูชันทางการแพทย์ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การตลาด การบริการลูกค้า และแง่มุมอื่นๆ หรือประเด็นอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับชีวิตปกติของเรา

มีสองประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่อัลกอริธึมทั้งหมดแบ่งออกเป็น เหล่านี้เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล จุดสนใจของเราในบล็อกนี้จะอยู่ที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลเท่านั้น และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง – การถดถอยเชิงเส้น ให้เราเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล

อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลคืออะไร

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้เป็นอัลกอริธึมที่เราฝึกเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่เป็นที่ยอมรับซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน อัลกอริทึมจะฝึกโมเดลเพื่อส่งมอบเอาต์พุตในชุดข้อมูลที่กำหนด เมื่อเริ่มต้น ระบบจะเข้าถึงข้อมูลทั้งขาเข้าและขาออก งานของระบบคือการกำหนดกฎที่จะจับคู่อินพุตกับเอาต์พุต

การฝึกอบรมแบบจำลองจะดำเนินต่อไปจนกว่าประสิทธิภาพจะอยู่ในระดับที่เหมาะสม หลังการฝึก ระบบสามารถกำหนดวัตถุผลลัพธ์ที่ไม่พบในขณะที่กำลังฝึก ในสถานการณ์ที่เหมาะสม กระบวนการนี้ค่อนข้างแม่นยำและใช้เวลาไม่นาน มี อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสองประเภท กล่าวคือ การจัดประเภทและการถดถอย

เราจะพูดคุยกันสั้น ๆ ก่อนเข้าสู่หัวข้อสนทนาหลักของเรา

1. การจำแนกประเภท

นี่คืออัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลซึ่งมีเป้าหมายง่ายๆ ในการสร้างงานมอบหมายในชั้นเรียน เทคนิคการเรียนรู้มักจะถูกพิจารณาในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องแยกข้อมูล มันแยกข้อมูลออกเป็นคลาสต่างๆ โดยการทำนายการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์อากาศสำหรับวันที่ระบุ การระบุประเภทของภาพถ่ายจากอัลบั้ม และการแยกสแปมออกจากอีเมล

2. การถดถอย

เทคนิคการเรียนรู้ใช้เพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ของการสร้างค่าผลลัพธ์ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือใช้ในสถานการณ์ที่เราจำเป็นต้องปรับข้อมูลให้เข้ากับค่าเฉพาะ ตัวอย่างเช่น มักใช้ในการประมาณราคาสินค้าต่างๆ สามารถใช้การถดถอยเพื่อทำนายสิ่งต่างๆ ได้มากกว่าที่คุณจะจินตนาการได้

ประเภทของการถดถอย

การถดถอยแบบลอจิสติกและเชิงเส้นเป็นการถดถอยที่สำคัญที่สุดสองประเภทที่มีอยู่ในโลกสมัยใหม่ของการเรียนรู้ด้วยเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล อย่างไรก็ตามมีอย่างอื่นเช่นกัน แต่ใช้ค่อนข้างน้อย ไม่มีการปฏิเสธความจริงที่ว่าเราสามารถทำการถดถอยจำนวนมากในชุดข้อมูลที่กำหนดหรือใช้สำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

การถดถอยทุกรูปแบบมีข้อดีและข้อเสียและเหมาะสมกับเงื่อนไขเฉพาะ แม้ว่าเราจะเน้นที่ความก้าวร้าวเชิงเส้นเท่านั้น แต่คุณจำเป็นต้องรู้ภูมิหลังทั้งหมดเพื่อทำความคุ้นเคยกับการทำงานของมัน

เป็นเหตุผลที่เรากำลังดำเนินการอภิปรายทีละขั้นตอน

การวิเคราะห์การถดถอยคืออะไร?

การวิเคราะห์การถดถอยไม่ได้เป็นเพียงวิธีการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างตัวแปรอิสระหรือตัวทำนายและตัวแปรตามหรือเป้าหมาย การวิเคราะห์นี้ใช้ในสิ่งต่างๆ มากมาย รวมถึงการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลา การพยากรณ์ และอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างอุบัติเหตุบนท้องถนนและการขับรถแบบไม่เป็นทางการ ไม่มีเทคนิคใดที่ดีไปกว่าการวิเคราะห์การถดถอยสำหรับงานนี้ มีบทบาทสำคัญในทั้งการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูล ซึ่งทำได้โดยการปรับเส้นหรือเส้นโค้งให้พอดีกับจุดข้อมูลต่างๆ ในลักษณะที่เราสามารถลดความแตกต่างในระยะทางของจุดข้อมูลจากเส้นหรือเส้นโค้งได้

การวิเคราะห์การถดถอยมีความจำเป็นอย่างไร

การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อทำนายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เฉพาะในกรณีที่เป็นจำนวนตั้งแต่สองตัวขึ้นไป มาทำความเข้าใจวิธีการทำงานด้วยตัวอย่างง่ายๆ สมมติว่าคุณได้รับมอบหมายงานที่ต้องการให้คุณคิดยอดขายของบริษัทในช่วงระยะเวลาหนึ่งโดยคำนึงถึงสภาพเศรษฐกิจที่มีอยู่

ตอนนี้ข้อมูลของบริษัทบอกคุณว่ายอดขายเติบโตประมาณสองเท่าของการเติบโตของเศรษฐกิจ เราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อประเมินการเติบโตของยอดขายของบริษัทในอนาคตโดยนำข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบันมาใช้

การใช้การวิเคราะห์การถดถอยสามารถให้ประโยชน์หลายประการแก่คุณเมื่อทำงานกับข้อมูลหรือคาดการณ์ชุดข้อมูล สามารถใช้เพื่อชี้ไปที่ความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ใช้เพื่อระบุผลกระทบของประสบการณ์ตัวแปรตามจากตัวแปรอิสระหลายตัว

ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบผลกระทบของตัวแปรต่างๆ ที่เป็นของมาตราส่วนการวัดที่ต่างกันได้ สิ่งเหล่านี้ช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย และนักวิเคราะห์ข้อมูลในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ตามชุดตัวแปรที่เหมาะสมที่สุด

อ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณต้องคำนึงถึงอะไรในการเลือกแบบจำลองการถดถอยที่เหมาะสม

โดยปกติแล้ว สิ่งต่างๆ จะง่ายกว่ามากเมื่อคุณมีเทคนิคสองหรือสามวิธีให้เลือก อย่างไรก็ตาม หากเรามีตัวเลือกมากมาย การตัดสินใจก็จะยิ่งท่วมท้นมากขึ้น ตอนนี้ คุณไม่สามารถเลือกการถดถอยเชิงเส้นได้เนื่องจากผลลัพธ์เป็นแบบต่อเนื่อง หรือหาการถดถอยโลจิสติกถ้าผลลัพธ์เป็นเลขฐานสอง มีหลายสิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อเราเลือกแบบจำลองการถดถอยสำหรับปัญหาของเรา

ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว มีโมเดลการถดถอยมากกว่าเดิม ดังนั้นเราจึงสามารถทำความเข้าใจได้ ดังนั้นสิ่งที่เราควรจำไว้ในขณะที่ทำการเลือกคืออะไร? มีบางสิ่งที่สำคัญ เช่น มิติข้อมูล ประเภทของตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ และคุณสมบัติอื่นๆ ของข้อมูลที่เป็นปัญหา สิ่งสำคัญสองสามข้อที่ควรพิจารณาขณะเลือกแบบจำลองการถดถอยที่เหมาะสม:

การสำรวจข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ไม่น่าแปลกใจเลยที่จะต้องเป็นสิ่งแรกที่คุณควรทำก่อนทำการเลือก สำรวจข้อมูลเพื่อระบุผลกระทบและความสัมพันธ์ของตัวแปร

ประเมินแบบจำลองการถดถอยที่แตกต่างกันสำหรับการทำนายผ่านการตรวจสอบความถูกต้อง แยกชุดข้อมูลของคุณออกเป็นกลุ่มการฝึกอบรมและการตรวจสอบ ความแตกต่างกำลังสองเฉลี่ยระหว่างค่าที่คาดการณ์และค่าที่สังเกตได้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความแม่นยำในการทำนาย

ใช้ Ridge, ElasticNet และวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานการถดถอยอื่น ๆ เพื่อเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลที่มีตัวแปรที่มี multicollinearity และ Dimensionity สูง

เพื่อทำการเปรียบเทียบระหว่างตัวแบบการถดถอยต่างๆ กับความเหมาะสม เราสามารถวิเคราะห์พารามิเตอร์ เช่น AIC, BIC, R-square, error term และอื่นๆ มีอีกเกณฑ์หนึ่งเรียกว่า Mallow's Cp โดยจะเปรียบเทียบแบบจำลองกับรุ่นย่อยต่างๆ เพื่อค้นหาอคติ

อย่าใช้วิธีการเลือกแบบจำลองอัตโนมัติหากชุดข้อมูลที่คุณใช้งานอยู่มีจำนวนตัวแปรที่ทำให้งง หากคุณทำ คุณจะมุ่งไปสู่การวางตัวแปรเหล่านั้นในแบบจำลองทั้งหมดพร้อมกัน

วัตถุประสงค์ของคุณก็มีความสำคัญในการเลือกแบบจำลองการถดถอยที่เหมาะสมเช่นกัน ไม่ว่าคุณจะต้องการแบบจำลองที่ทรงพลัง แบบจำลองที่เรียบง่าย หรือแบบจำลองที่มีนัยสำคัญทางสถิติ จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของคุณ

การถดถอยเชิงเส้นคืออะไร?

มารู้จักกันดีกว่าว่าการถดถอยเชิงเส้นคืออะไร เป็นหนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่อยู่ภายใต้การเรียนรู้ภายใต้การดูแล ความต้องการและการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เพิ่มขึ้นนั้นอยู่เบื้องหลังการใช้การถดถอยเชิงเส้นที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันในหลายพื้นที่ คุณรู้หรือไม่ว่าเลเยอร์ perceptron แบบหลายชั้นนั้นสามารถทำการถดถอยเชิงเส้นได้? ตอนนี้ให้เราให้ความกระจ่างเกี่ยวกับสมมติฐานที่ว่าการถดถอยเชิงเส้นเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่ใช้

1. ความสัมพันธ์อัตโนมัติ:

สมมติฐานนี้เกิดจากการถดถอยเชิงเส้นบ่งชี้ถึงความสัมพันธ์อัตโนมัติเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยในข้อมูล ความสัมพันธ์อัตโนมัติเกิดขึ้นเมื่อข้อผิดพลาดที่เหลือขึ้นอยู่กับกันและกันไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง

2. การทำงานร่วมกันหลายแบบ:

สมมติฐานนี้บอกว่า data multi-collinearity ไม่มีอยู่จริงหรือแทบไม่มีอยู่เลย Multi-collinearity เกิดขึ้นเมื่อคุณสมบัติหรือตัวแปรอิสระแสดงการขึ้นต่อกัน

3. ความสัมพันธ์ของตัวแปร:

แบบจำลองมีข้อสันนิษฐานว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างคุณลักษณะและตัวแปรตอบสนอง

บางกรณีที่คุณสามารถใช้การถดถอยเชิงเส้นได้ รวมถึงการประมาณราคาบ้านขึ้นอยู่กับจำนวนห้องที่มีอยู่ การพิจารณาว่าพืชจะเติบโตได้ดีเพียงใดขึ้นอยู่กับความถี่ของการรดน้ำ เป็นต้น สำหรับกรณีเหล่านี้ คุณจะมีแนวคิดเกี่ยวกับประเภทของความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างตัวแปรต่างๆ

เมื่อคุณใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น คุณจะสนับสนุนแนวคิดหรือสมมติฐานของคุณด้วยข้อมูล เมื่อคุณพัฒนาความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ คุณจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีขึ้นในการทำนายที่มีประสิทธิภาพ หากคุณยังไม่ทราบ ให้เราบอกคุณว่าการถดถอยเชิงเส้นเป็นเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องภายใต้การดูแลและแบบจำลองทางสถิติ

ในแง่แมชชีนเลิร์นนิง โมเดลการถดถอยคือแมชชีนของคุณ และการเรียนรู้เกี่ยวข้องกับโมเดลนี้ที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูล ซึ่งช่วยให้เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและช่วยให้สามารถคาดการณ์ข้อมูลสำรองได้

การถดถอยเชิงเส้นทำงานอย่างไร

ก่อนที่เราจะทำการวิเคราะห์ ให้เราถือว่าเรามีทีมสองประเภท – ทีมที่ทำงานได้ดีและทีมที่ไม่ได้ทำงาน มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้ทีมไม่เก่งในสิ่งที่ทำ อาจเป็นเพราะไม่มีชุดทักษะที่เหมาะสม หรือไม่มีประสบการณ์ที่จำเป็นในการปฏิบัติหน้าที่บางอย่างในที่ทำงาน แต่คุณไม่สามารถแน่ใจได้ว่ามันคืออะไร

เราสามารถใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อค้นหาผู้สมัครที่มีทั้งหมดที่จำเป็นเพื่อให้เหมาะสมที่สุดสำหรับทีมใดทีมหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับสายงานเฉพาะ สิ่งนี้จะช่วยเราในการคัดเลือกผู้สมัครที่มีแนวโน้มว่าจะทำงานได้ดี

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์การถดถอยคือการสร้างเส้นแนวโน้มหรือเส้นแนวโน้มที่เหมาะสมกับข้อมูลที่เป็นปัญหา สิ่งนี้ช่วยเราในการค้นหาว่าพารามิเตอร์หนึ่ง (ตัวแปรอิสระ) เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์อื่นอย่างไร (ตัวแปรตาม)

ก่อนสิ่งอื่นใด เราต้องพิจารณาคุณลักษณะทั้งหมดของผู้สมัครที่แตกต่างกันก่อน และค้นหาว่ามีความสัมพันธ์กันไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง หากเราพบความสัมพันธ์บางอย่าง เราสามารถดำเนินการคาดการณ์ตามคุณลักษณะเหล่านี้ได้

การสำรวจความสัมพันธ์ในข้อมูลทำได้โดยใช้เส้นแนวโน้มหรือเส้นแนวโน้มและการวางแผนข้อมูล เส้นโค้งหรือเส้นจะแสดงให้เราเห็นว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ ตอนนี้เราสามารถใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อหักล้างหรือยอมรับความสัมพันธ์ได้ เมื่อความสัมพันธ์ได้รับการยืนยัน เราสามารถใช้อัลกอริทึมการถดถอยเพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ของเขา ซึ่งจะทำให้เราสามารถทำนายได้ถูกต้อง เราจะสามารถทำนายได้แม่นยำยิ่งขึ้นว่าผู้สมัครนั้นเหมาะสมกับงานหรือไม่

ความสำคัญของการฝึกโมเดล

กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการฝึกตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นนั้นคล้ายกันในหลาย ๆ ด้านกับรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เราจำเป็นต้องทำงานกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและจำลองความสัมพันธ์ของตัวแปรในลักษณะที่ไม่ส่งผลต่อความสามารถของแบบจำลองในการทำนายตัวอย่างข้อมูลใหม่ โมเดลได้รับการฝึกฝนเพื่อปรับปรุงสมการการทำนายของคุณอย่างต่อเนื่อง

ทำได้โดยการวนซ้ำชุดข้อมูลที่กำหนด ทุกครั้งที่คุณทำซ้ำการดำเนินการนี้ คุณจะอัปเดตค่าอคติและน้ำหนักไปในทิศทางที่ฟังก์ชันการไล่ระดับสีหรือต้นทุนระบุ ถึงขั้นตอนของการฝึกที่เสร็จสมบูรณ์เมื่อถึงขีดจำกัดข้อผิดพลาดหรือเมื่อไม่มีการลดต้นทุนด้วยการทำซ้ำการฝึกอบรมที่ตามมา

ก่อนที่เราจะเริ่มฝึกโมเดล มีบางสิ่งที่เราต้องเตรียมการ เราจำเป็นต้องกำหนดจำนวนการวนซ้ำที่ต้องการรวมถึงอัตราการเรียนรู้ด้วย นอกจากนี้ เรายังต้องตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับน้ำหนักของเรา บันทึกความคืบหน้าที่เราสามารถทำได้ด้วยการทำซ้ำทุกครั้ง

การทำให้เป็นปกติคืออะไร?

ถ้าเราพูดถึงตัวแปรการถดถอยเชิงเส้นที่ต้องการมากกว่าตัวอื่น เราก็จะต้องพูดถึงตัวแปรที่ได้เพิ่มการทำให้เป็นมาตรฐาน การทำให้เป็นมาตรฐานเกี่ยวข้องกับการลงโทษน้ำหนักเหล่านั้นในแบบจำลองที่มีค่าสัมบูรณ์มากกว่าค่าอื่น

การทำให้เป็นมาตรฐานเสร็จสิ้นเพื่อจำกัดการปรับให้เหมาะสมมากเกินไป ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวแบบมักจะทำ เนื่องจากจำลองความสัมพันธ์ของข้อมูลการฝึกอบรมให้ใกล้เคียงกันมากเกินไป ไม่อนุญาตให้โมเดลสรุปตัวอย่างที่ไม่เคยเห็นมาก่อนตามที่ควรจะเป็น

เราจะใช้การถดถอยเชิงเส้นเมื่อใด

พลังของการถดถอยเชิงเส้นอยู่ที่ความเรียบง่าย หมายความว่าสามารถใช้เพื่อค้นหาคำตอบของคำถามเกือบทุกข้อ ก่อนใช้อัลกอริธึมการถดถอยเชิงเส้น คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลของคุณตรงตามเงื่อนไขที่จำเป็นซึ่งใช้งานได้

เงื่อนไขที่สำคัญที่สุดคือการมีอยู่ของความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรของชุดข้อมูลของคุณ ทำให้สามารถวางแผนได้ง่าย คุณต้องเห็นความแตกต่างที่มีอยู่ระหว่างค่าที่ทำนายไว้กับค่าจริงที่ได้นั้นคงที่ ค่าที่คาดการณ์ควรยังคงเป็นอิสระ และความสัมพันธ์ระหว่างตัวทำนายควรอยู่ใกล้เกินไปสำหรับความสะดวกสบาย

คุณสามารถพล็อตข้อมูลของคุณตามแนวเส้นแล้วศึกษาโครงสร้างอย่างละเอียดเพื่อดูว่าชุดข้อมูลของคุณตรงตามเงื่อนไขที่ต้องการหรือไม่

ใช้การถดถอยเชิงเส้น

ความเรียบง่ายที่การรุกรานเชิงเส้นทำให้การตีความในระดับโมเลกุลง่ายขึ้นเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุด การถดถอยเชิงเส้นสามารถใช้ได้กับชุดข้อมูลทั้งหมดที่ตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงเส้น

ธุรกิจสามารถใช้อัลกอริธึมการถดถอยเชิงเส้นคือข้อมูลการขาย สมมติว่าคุณเป็นธุรกิจที่กำลังวางแผนที่จะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ แต่คุณไม่แน่ใจจริงๆ ว่าควรขายสินค้านี้ในราคาเท่าไร คุณสามารถตรวจสอบว่าลูกค้าของคุณตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไรโดยการขายโดยคำนึงถึงจุดราคาเพียงเล็กน้อย ซึ่งจะทำให้คุณสามารถสรุปความสัมพันธ์ระหว่างการขายผลิตภัณฑ์และราคาได้ ด้วยการถดถอยเชิงเส้น คุณจะสามารถกำหนดจุดราคาที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะยอมรับมากขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

การถดถอยเชิงเส้นยังสามารถใช้ได้ในขั้นตอนต่างๆ ของการจัดหาและการผลิตผลิตภัณฑ์ โมเดลเหล่านี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิชาการ วิทยาศาสตร์ และการแพทย์ ตัวอย่างเช่น เกษตรกรสามารถจำลองระบบที่ช่วยให้พวกเขาใช้สภาพแวดล้อมให้เกิดประโยชน์ได้ สิ่งนี้จะช่วยพวกเขาในการทำงานกับองค์ประกอบในลักษณะที่ก่อให้เกิดความเสียหายน้อยที่สุดต่อผลผลิตและผลกำไรของพืชผล

นอกจากนี้ ยังสามารถใช้ในด้านการดูแลสุขภาพ โบราณคดี และแรงงานในด้านอื่นๆ คือการตีความตัวแบบเชิงเส้นอย่างไร

บทสรุป

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งใช้คณิตศาสตร์ในการแยกแยะตัวแปรที่อาจมีผลกระทบโดยตรงหรือโดยอ้อมต่อข้อมูลสุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องระลึกไว้เสมอในขณะที่กำลังวิเคราะห์! การถดถอยเชิงเส้นเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมทั่วไปที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรของชุดข้อมูล และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของข้อมูลนั้นจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ