Têkiliyên Navneteweyî di navbera Variables
Regression tête daneyên teknolojiya kin e ku daneyên nirx ên hejmarî (wekî nirxên berdewam tê gotin) tê bikaranîn, ji bo datasetek taybet. Ji bo nimûne, regression dikare bikar bîne ku mesrefa hilberînek an xizmetê, pêşniyarên din ên dayîn.
Regression ji bo hin pîşesaziyên kar û karsaziyê kirina plankirina, pêşniyazkirina fînansî, modela jîngehê û analîzên çandî.
Regression Vs. Bisinifkirinî
Regression û dabeşkirina kategoriyê de teknolojiyên kin ên ku ji bo pirsgirêkên wekhev çareser dikin, lê ew gelek caran tengahî têne kirin. Her du analîzên pêşniyazê têne bikaranîn, lê lêgerîn tê bikaranîn ku ji bo nirxa nimûne an berdewam a ku dema dabeşkirina daneyên daneyên navxweyî de cih digire.
Ji bo nimûne, nerazîbûn dê bikaribin pêşbigereke xaniyek malê li ser cîhê xwe, qaçeyên mûçeyê, dema bihayê firotin, bihayên xaniyên wekhev, û faktorên din ên pêşniyaz bikin. Dabeşkirin dê di bin heger hûn bixwazin xaniyên xweyî de kategorî pêk bikin, wekî pevçûnek, hejmar an gelemperî yan rêjeyên sûc.
Cureyên Teknolojiyên Regression
Forma herî herî kevn û herî kevneşopî ya paşerojê ye ku têkoşîna rêjeyê ye ku têkiliyek di navbera du cûrbecûran de tê texmîn kirin. Ev teknolojî formula matografîk ya yekser (y = mx + b) bikar tîne. Di şertên zelal de, ev tê wateya ku, bi grafiyek bi Y û an x-axê daye, têkiliya navbera X û Y têkiliyek bi rêberên hindik e. Ji bo nimûne, em dikarin bifikirin ku, zêdebûna di rûniştinê de, hilberîna xwarinê di heman rêjeyê de zêde dibe - ew pêwendiyek bihêztir, di navbera herdu hejmaran de hewce dike. Ji bo dîtina vê yekê, grafikek bifikirin ku Y-axis zêdebûna nifûsa nifş dike, û X-axa hilberîna xwarinê bişîne. Wekî ku zêdebûna Y Y, xirxa x dê di heman rêjeyê de zêde dibe, pêwendiya di navbera wan de rasterast.
Teknolojiyên pêşveçûyî, wekî têkiliyek pirrjimar, pêwendiyek di navheviyên cûrbecûr de pir pêşniyaz dike - ji bo nimûne, pêwendiyek di navbera dahatî, perwerdehiyê û ku li kî bijare bijîn heye? Herweha jihevtirînheviyên hêja tevliheviya pêşniyariyê zêde dike. Gelek celebên teknolojiyên pirrjimar ên ku standard, hierarchal, pîvan û pêdivî ye, her yek bi daxwaznameya xwe re hene.
Di vê yekê de, girîng e ku em bizanin ku em dixwazin ku (pêşniyazên girêdayî an jî pêşniyarê pêşniyarkirî ) û daneyên ku em ji bo pêşniyazkirina (pêşniyazek serbixwe an guherîner) serbixwe dikin. Di nimûne me de, em dixwazin ku li cîhê ku li hilbijartina dahatiyê û perwerdehiyê (cudahiyên pêşniyazkirî ) hem bijartî bijî.
- Pirrjimariyek pirrjimar ji hemî pêşniyarên pêşniyarê di heman demê de dibîne. Ji bo nimûne 1) têkiliya navbera dahatî û perwerdehiyê (pêşniyarên) û hilbijartina taxê (pêşniyaz kirin) çi ye? û 2) ji her pêşdibistanê pêşniyarên takekesî di vê pêwendiyê de beşdar dikin?
- Stepeporteke pirrjimar bersiva pirsek pir cuda ye. Algorîtmek dê gavê pêşniyar dike ku kîjan pêşniyarên herî baş ji bo hilbijartina cîhanê pêşniyaz dikin tê wateya - wateya ku modela pêdivî ye ku modela pêdivî ye ku nimûne pêdivî ye ku modela pêdivî ye ku nimûne pêdivî ye ku nimûne pêdivî ye. Pirsgirêka hevpeymaniya pêşdebirina vê cureyê pirsgirêkeke nerazîbûnê ya "gav" tê bikaranîn. Bi vî rengî xemgîniyê, hemî pêşniyarên ku nikarin di navhevkirina nerazîbûna dawîn de ne jî.
- Rejîgariya hierarchical , wekî pêvajoya pêşengî ye, lê pêvajoya pêşniyar in pêvajoya pêşveçûnê ye, lê pêşniyarên pêşniyarê di modê pêşînek pêşdibistana pêşdibistanê de hatine nivîsandin, ango algorithm ne amadekariyek avakirina amûrasyonê ya ji bo biryareke ku di çarçoveyê de pêşniyarên xwe binivîse. Ev yek pir caran tê bikaranîn dema ku kesek wekhevkirinahevkirina zordariyê çêtirîn zanyarî ya zeviyê heye.
- Reîfkirina setasyona heman pêdivî ye, lê belê analîzên cûrbecî yên cûrbecî ji bilî cudahiyên takekesî ye.