A regresszió a statisztikában és a gépi tanulásban használt módszer, amelynek célja a függő változó (kimenet) és egy vagy több független változó (bemenetek) közötti kapcsolat meghatározása és modellezése. A regresszió segítségével próbáljuk megtalálni azt a matematikai függvényt vagy modellt, amely a legjobban illeszkedik a rendelkezésre álló adatokhoz.
A regresszió során az adatok alapján próbálunk olyan becslést készíteni a függő változó értékére, amely a legjobban közelíti a valóságos összefüggést. A regressziós modell általában egy lineáris vagy nem lineáris függvény, amely a bemeneti változók alapján becsli a kimeneti változót.
A regresszió kifejezés tehát arra utal, hogy egy adathalmazon alapuló matematikai modellt építünk fel, amely segítségével megpróbáljuk megjósolni vagy becsülni a függő változó értékét a független változók alapján. Ez a modell segítségével lehetőségünk nyílik további adatokra vagy értékekre vonatkozó következtetések levonására vagy előrejelzések készítésére.
A regresszió szóhoz számos szinonima tartozik
A regresszió kifejezésnek számos szinonimája van a statisztikai és gépi tanulás területén. Néhány közülük:
- Háttérmodell
- Visszafordítás
- Illeszkedés
- Modellalkotás
- Predikció
- Lineáris regresszió
- Nem lineáris regresszió
- Sztochasztikus regresszió
- További térbeni modell
- Logisztikus regresszió (ha bináris kimenetet becsülünk)
- Polinomiális regresszió (ha a modell polinomiális függvényt használ)
- Múltbeli adatokon alapuló extrapoláció
Ezek a kifejezések különböző kontextusokban és az alkalmazott modellektől függően változhatnak. Az adott feladattól és alkalmazott regressziós technikától függően egyes szinonimák jobban illeszkedhetnek, mint mások.
A regresszió jelentése példamondatokkal
- A kutatók regresszió analízist alkalmaztak a GDP-növekedés és a munkanélküliségi ráta közötti összefüggés vizsgálatára.
- A regressziós modell segítségével megbecsültük az ingatlanárakat a terület mérete és a lakóhely közelsége alapján.
- Az előrejelző modellünk alapján a jövő havi eladások 10%-os regressziót mutatnak az elmúlt év hasonló időszakához képest.
- A lineáris regresszió alapján kiszámítottuk a korrelációt a tanulók teszteredményei és az órák száma között.
- A logisztikus regresszió segítségével becsültük meg a betegség kialakulásának kockázatát a demográfiai tényezők alapján.
Ezek a példamondatok azt mutatják, hogyan alkalmazzák a regressziót különböző területeken, például gazdasági elemzésben, piaci előrejelzésben, adatelemzésben és egészségügyi kutatásokban.