رگرسیون

رگرسیون یکی از روش‌های مهم در زمینه یادگیری ماشین است که برای پیش‌بینی یا تخمین مقدار یک متغیر وابسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. در واقع، هدف اصلی رگرسیون، مدل کردن رابطه بین ورودی‌ها (متغیرهای مستقل) و خروجی (متغیر وابسته) است.

در رگرسیون، ما به دنبال یک تابع تخمینی هستیم که بتواند بهترین تخمین ممکن از مقدار وابسته را بر اساس مقادیر ورودی ارائه دهد. این تابع تخمینی به نمایش توزیع ممکنه‌ی مقادیر وابسته به شرایط ورودی می‌پردازد.

یک مثال ساده از رگرسیون، پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌هایی مانند متراژ، تعداد اتاق‌ها، فاصله از مراکز خدمات و … می‌باشد. در این حالت، متغیر وابسته (قیمت خانه) به عنوان یک تابع از متغیرهای مستقل (متراژ، تعداد اتاق‌ها، و …) در نظر گرفته می‌شود.

نحوه انجام یک مدل رگرسیون به این صورت است:

1. **انتخاب مدل:** ابتدا یک مدل رگرسیون انتخاب می‌شود. این مدل ممکن است خطی (مانند رگرسیون خطی) یا غیرخطی باشد.

2. **انتخاب ویژگی‌ها:** ویژگی‌های مهم برای مدل انتخاب می‌شوند. این ویژگی‌ها متغیرهای مستقلی هستند که تاثیر مستقیمی بر متغیر وابسته دارند.

3. **آموزش مدل:** مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود تا بهترین تخمین از متغیر وابسته را ارائه دهد.

4. **ارزیابی مدل:** پس از آموزش، مدل باید با استفاده از داده‌های آزمون یا ارزیابی شود تا میزان دقت و کارایی آن اندازه‌گیری شود.

5. **استفاده از مدل:** پس از اطمینان از عملکرد مطلوب مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کرد.

مدل‌های رگرسیون ممکن است در دسته‌های مختلفی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک (برای مسائل دسته‌بندی)، شبکه عصبی، بردار پشتیبان، درخت تصمیم، جنکل تصادفی، سیستم های فازی، انفیس، یادگیری عمیق، و غیره، قرار گیرند. انتخاب مدل مناسب بر اساس مساله مورد نظر و نوع داده‌ها بسیار مهم است.