مدل‌های رگرسیون در یادگیری ماشین به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با کشف روابط بین متغیرها، خروجی‌های پیوسته را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها موتور محرک پیش‌بینی فروش، ارزیابی ریسک و نگهداری پیش‌بینانه هستند.
نمای کلی
در یادگیری ماشین (ML)، مدل‌های رگرسیون قابلیت‌های قدرتمندی برای پیش‌بینی ارائه می‌دهند. با بررسی روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته، تکنیک‌های رگرسیون مانند رگرسیون خطی می‌توانند به‌دقت مقادیر یا نتایج پیوسته را پیش‌بینی کنند. در این مقاله، به بررسی تحلیل رگرسیون می‌پردازیم و هفت مدل محبوب رگرسیون را همراه با مثال‌هایی از مشکلات واقعی کسب‌وکار که حل می‌کنند، مرور خواهیم کرد.
رگرسیون در یادگیری ماشین چیست؟
رگرسیون یک تکنیک یادگیری نظارت‌شده است که رابطه بین ویژگی‌های ورودی و یک متغیر هدف پیوسته را مدل‌سازی می‌کند و با استفاده از روش‌های آماری، متغیر هدف را بر اساس داده‌های ورودی جدید پیش‌بینی می‌کند. مدل‌های رگرسیون حجم زیادی از متغیرها را بررسی کرده و آن‌هایی را که بیشترین تأثیر را دارند، شناسایی می‌کنند. رگرسیون پایه‌ای برای یادگیری ماشین است، به‌ویژه در کاربردهای پیش‌بینانه. با برازش یک مدل رگرسیون روی داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند حدس‌ها و فرضیات را با بینش‌های مبتنی بر داده جایگزین کنند و عوامل کلیدی مؤثر بر نتایج و رفتارهای آینده را شناسایی کنند.
به‌عنوان مثال، یک سازمان می‌تواند از رگرسیون خطی، ساده‌ترین نوع مدل رگرسیون در یادگیری ماشین، برای پیش‌بینی فروش آینده بر اساس هزینه تبلیغات استفاده کند. در این مثال، متغیر مستقل «هزینه تبلیغات» است که قابل کنترل و تغییر است. متغیر وابسته «فروش» خواهد بود که قصد پیش‌بینی آن را داریم. مدل رگرسیون خطی بهترین خط برازش بین نقاط داده را پیدا می‌کند تا رابطه بین فروش و هزینه تبلیغات را پیش‌بینی کند و بینش‌هایی ارائه دهد که بیشترین فروش یا درآمد را با کمترین هزینه تبلیغات به همراه داشته باشد.
انواع رایج رگرسیون در ML همراه با مثال‌های کاربردی
در یادگیری ماشین، انواع مختلفی از مدل‌های رگرسیون وجود دارد که هرکدام نقاط قوت خاصی برای سناریوهای داده‌ای و نیازهای پیش‌بینی دارند. در ادامه نمونه‌هایی از تنوع و کاربردپذیری این تکنیک‌ها و چگونگی استفاده آن‌ها در دنیای واقعی آمده است.
رگرسیون خطی (Linear regression)
یک روش آماری است که از داده‌های با مقادیر شناخته‌شده برای پیش‌بینی مقادیر ناشناخته استفاده می‌کند. رابطه بین متغیر وابسته و مستقل با برازش یک معادله خطی مدل‌سازی می‌شود. رگرسیون خطی در شناسایی الگوهای داده‌های تاریخی عالی عمل می‌کند و به تیم‌های بازاریابی و فروش کمک می‌کند بفهمند رفتار مشتری، استفاده از خدمات، قیمت‌گذاری و داده‌های جمعیتی چگونه بر نرخ ریزش اثر می‌گذارند. رگرسیون خطی چندگانه می‌تواند محرک‌های اصلی ریزش مشتری را شناسایی و کمّی‌سازی کند.
رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial regression)
شکل پیشرفته‌ای از رگرسیون خطی است که برای ثبت الگوهای پیچیده داده استفاده می‌شود. این روش رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل را به‌صورت چندجمله‌ای از درجه n مدل می‌کند. با برازش معادله غیرخطی به داده‌ها، می‌تواند روابط غیرخطی را کشف کند. این نوع مدل به‌طور گسترده در خدمات مالی استفاده می‌شود. برای مثال، شرکت‌های بیمه می‌توانند با ترکیب عواملی مانند سن، سابقه رانندگی و نوع خودرو، ریسک را بهتر ارزیابی کرده و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
رگرسیون ریج (Ridge regression)
یک روش آماری منظم‌سازی است که برای اصلاح بیش‌برازش در داده‌های آموزشی استفاده می‌شود. رگرسیون ریج برای تحلیل «چندهمخطی بودن» مناسب است؛ حالتی که چند متغیر مستقل به‌شدت با هم همبستگی دارند. این روش با اضافه کردن جریمه به ضرایب، از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند. در حوزه سلامت، رگرسیون ریج به شناسایی ارتباط بین عوامل ژنتیکی، سبک زندگی و محیطی و ریسک ابتلا به بیماری‌ها کمک می‌کند.
رگرسیون لاسو (Lasso regression)
یا عملگر کوچک‌سازی و انتخاب حداقل مطلق، نوعی رگرسیون خطی است که از تکنیک کوچک‌سازی استفاده می‌کند و مقادیر داده را به سمت نقطه مرکزی مانند میانگین سوق می‌دهد. یکی از کاربردهای اصلی لاسو، انتخاب ویژگی خودکار است؛ ویژگی‌های مهم را شناسایی کرده و ویژگی‌های غیرضروری یا تکراری را حذف می‌کند.
رگرسیون الاستیک نت (Elastic net regression)
ترکیبی از جریمه‌های لاسو و ریج است و مدلی ایجاد می‌کند که می‌تواند هم‌زمان انتخاب متغیر و مدیریت چندهمخطی بودن را انجام دهد. در تحلیل‌های ورزشی، الاستیک نت به دلیل توانایی در مدیریت متغیرهای همبسته گسترده — مانند آمار بازیکن، معیارهای جسمی و شرایط مسابقه — برای تحلیل عملکرد بازیکن و پیش‌بینی نتایج مسابقات استفاده می‌شود.
رگرسیون لجستیک (Logistic regression)
یک روش آماری برای پیش‌بینی نتایج دودویی است. با استفاده از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل، این مدل احتمال وقوع یک رویداد را برآورد می‌کند. در صنعت تولید، رگرسیون لجستیک نقش مهمی در نگهداری پیش‌بینانه دارد و احتمال خرابی تجهیزات را بر اساس الگوهای استفاده، شرایط عملیاتی و داده‌های خرابی‌های گذشته تخمین می‌زند.
گرادیان بوستینگ (Gradient boosting)
یک مدل مجموعه‌ای در یادگیری ماشین است که برای حل مسائل پیچیده رگرسیون به کار می‌رود. این روش با افزودن متوالی مدل‌های ضعیف‌تر (اغلب درخت‌های تصمیم) تلاش می‌کند خطای کلی پیش‌بینی را کاهش دهد. نتیجه نهایی یک پیش‌بینی بسیار دقیق است که از ترکیب یادگیری‌های ضعیف به دست می‌آید. گرادیان بوستینگ برای پیش‌بینی‌های فروش بسیار کاربردی است، زیرا می‌تواند الگوهای پیچیده و تعامل بین متغیرها را مدیریت کند؛ برای مثال، با تحلیل داده‌های فروش تاریخی، روندهای فصلی، شاخص‌های اقتصادی و تغییرات تقاضای مصرف‌کنندگان.
