6 Técnicas de Regressão obrigatórias ao Cientista de dados

6 Técnicas de Regressão que são obrigatórias para todo Cientista de dados

Talvez a maioria das empresas já saiba o que fazer com os dados coletados. Os dados são usados ​​para tomar melhores decisões no trabalho, certo? Mas você tem todas as habilidades necessárias para analisar faixas de dados lançadas contra você? Você sabe exatamente o que são técnicas de regressão?

Bem, talvez você não precise utilizá-la sempre nos seus projetos e para a maioria dos seus clientes, mas, precisa saber como interpretar corretamente a análise criada por sua equipe de ciência de dados. 

Para obter métricas precisas e interpretar corretamente cada detalhe na análise de dados, existem as técnicas de regressão. Para ajudá-lo neste sentido, veremos a partir de agora 6 técnicas de regressão que são obrigatórias para todo Cientista de dados. 

Analisaremos detalhadamente as principais técnicas e porque elas podem fazer toda a diferença nos seus resultados.

Se você ainda não tem uma noção básica sobre regressão linear, uma boa dica é começar lendo o nosso artigo especial sobre algoritmos da regressão linear, eles irão lhe dar uma boa base para entender o restante deste post.

As Técnicas de Regressão

A técnica de regressão é usada quando determinamos a relação que ocorre entre duas variáveis ​​(variáveis ​​dependentes e independentes). Isso ajuda ainda mais a ajustar a linha correspondente mais próxima à variável independente e, em seguida, prever a variável dependente de acordo. Como resultado, podemos prever facilmente o resultado futuro da empresa com base nas informações presentes e passadas.

Vamos agora falar sobre os diferentes tipos de técnicas de regressão:

1. Regressão Linear

A técnica de regressão linear ajuda a determinar uma grande variável ao construir uma conexão entre variáveis ​​independentes e dependentes. O melhor ajuste é obtido garantindo que a soma das distâncias entre a observação real e a forma de cada ponto seja pequena.

É assim que a regressão linear é representada:

Variável dependente = Interceptar + Inclinação * Variável Independente + Erro ()

Além disso, existem dois tipos de regressão linear:

1. Regressão linear simples – usa uma única variável independente para prever uma variável dependente, certificando-se de ajustar a melhor relação linear.

2. Regressão linear múltipla – usa mais de uma variável independente para prever uma variável dependente, certificando-se de ajustar a melhor relação linear.

2. Regressão Logística

A regressão logística é usada principalmente para problemas de classificação. Além disso, conhecida como técnica de mineração de dados, a técnica de regressão logística distribui categorias para um grupo de dados usados ​​para fornecer análises e previsões precisas.

Uma maneira simples de explicar isso, por exemplo, quando uma variável dependente fica discreta na regressão linear que se torna regressão logística. Um exemplo:

chances = p / (1-p) = probabilidade de ocorrência do evento / probabilidade de não ocorrência do evento.

Em (probabilidades) = ln (p / (1-p))

p é, portanto, a probabilidade de ocorrência de um evento (0).

Essa técnica ajuda a fazer uma conexão entre os modelos e esses indicadores são usados ​​posteriormente para verificar a probabilidade de o resultado ser sim ou não.

As técnicas de regressão linear e logística são duas técnicas principais que podem ser aproveitadas por um especialista em ciência de dados.

3. Regressão Stepwise

A técnica de regressão stepwise é usada ao lidar com mais de uma variável independente. Essas variáveis ​​são escolhidas usando um processo automático sem qualquer intervenção humana. Isso é facilmente alcançável observando os valores estatísticos, como R-square, métricas AIC e t-stats para reconhecer variáveis ​​significativas.

Esta técnica de regressão segue três procedimentos:

I. A determinação futura inclui fatores adicionais para determinar as melhorias que eventualmente param se nenhum desenvolvimento for visto além de um certo grau.

II. A eliminação reversa inclui o cancelamento de fatores até que nenhum fator adicional possa ser apagado.

III. A extremidade bidirecional é a combinação dos dois primeiros métodos.

4. Regressão do cume

Esta técnica é usada para examinar os dados coletados de mais de uma regressão. Quando a multicolinearidade ocorre, o ponto em que ela ocorre detecta os métodos de mínimos quadrados imparciais. Se um nível de inclinação for adicionado ao medidor de recidiva, a regressão da crista ajuda a diminuir os erros padrão.

Em uma base regular, problemas de recaída tornam o modelo imprevisível e se torna excessivamente adequado. Quando tais casos ocorrem, diminuir a mudança no modelo e evitar que ele seja superdimensionado é uma forma de superar esses problemas.

5. Regressão do laço

Na regressão Lasso, os dados alimentados não são normais. As premissas são consideradas pelo menos ao quadrado, em que a diferença é que a normalidade não pode ser assumida em tais casos. Essa técnica de regressão reduz o coeficiente a zero, o que ajuda durante a seleção de recursos.

Ter experiência em técnicas de regressão indica a força da habilidade do especialista em ciência de dados e a capacidade que eles possuem no uso dessas técnicas para resolver problemas do mundo real.

6. Regressão polinomial

Técnicas de Regressão - regressão polinomial

A regressão polinomial é usada quando uma relação entre as variáveis ​​dependentes e independentes não é linear. Nesta técnica, mínimos quadrados estão sendo usados ​​onde a força das forças da equação independente reside em mais de um.

Esse tipo de técnica é ideal em dados curvilíneos.

A equação é vista abaixo:

y = a + b * x ^ 2 ()

Resumindo

Saber qual técnica de regressão aplicar e onde aplicar é uma habilidade com a qual todo cientista de dados precisa estar equipado. Por exemplo, se você está procurando evitar o overfitting (sobreajuste ou superajuste), você precisa saber qual técnica funcionaria melhor. 

Bem, você pode usar métodos de validação cruzada e até mesmo a técnica de laço ou regressão de crista. As técnicas de regressão são ferramentas poderosas que todo cientista de dados pode aproveitar hoje.

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