联系我们

数据科学

数据科学领域的简单线性回归

mm

更新

 on

数据科学 是一个日新月异的广阔领域。如今,顶级公司正在寻找对这一领域及其相关概念有深入了解的专业数据科学家。为了在该领域中表现出色,拥有对所有数据科学算法的全面了解非常重要。最基本的数据科学算法之一是简单 线性回归。每个数据科学家都应该知道如何使用该算法来解决问题并得出有意义的结果。

简单线性回归是一种确定输入和输出变量之间关系的方法。输入变量被视为独立变量或预测变量,输出变量被视为因变量或响应。在简单线性回归中,仅考虑一个输入变量。

简单线性回归的实时示例

让我们考虑一个由两个参数组成的数据集:工作小时数和完成的工作量。如果给出了工作时间,则简单的线性回归旨在猜测完成的工作量。绘制了一条回归线,它会产生最小的误差。还形成了一个线性方程,该方程可以用于几乎所有数据集。

描述简单线性回归的目的的原则: 

简单线性回归用于预测数据集中变量之间的关系并得出有意义的结论。简单线性回归主要用于推导变量之间的统计关系,这还不够准确。四个基本原理描述了简单线性回归的使用。这些原则如下:

  1. 这两个变量之间的关系被认为是线性和可加的: 为每对因变量和自变量建立一条直线函数。这条线的斜率不同于数据集中可用变量的值。因变量对自变量的值具有累加作用。
  2. 错误在统计上是独立的: 对于包含与时间和序列有关的信息的数据集,可以考虑使用此原理。这样的数据集的连续错误不相关并且在统计上是独立的。
  3. 误差具有恒定的方差(均方差):  可以基于各种参数来考虑误差的同方性。这些参数包括时间,其他预测和其他变量。
  4. 错误分布正态性:  这是一个重要的原则,因为它支持上面提到的其他三个。如果无法建立数据集中变量之间的关系,或者没有建立任何上述原理,则该模型产生的所有预测和结论都是不正确的。这些结论不能在项目中进一步使用,因为如果使用错误和误导性的数据将无法获得实际结果。

简单线性回归的优点

  • 这种方法非常易于使用,并且可以轻松获得结果。
  • 与其他数据科学算法相比,该方法的复杂度极低,主要是在已知因变量和自变量之间的关系的情况下。
  • 当这种方法获取无意义的信息时,过度拟合是一种常见情况。为了解决这个问题,可以使用正则化技术,该技术通过降低复杂度来减少过度拟合的问题。

简单线性回归的缺点

  • 尽管可以消除过度拟合的问题,但不能忽略它。该方法可以考虑无意义的数据,也可以消除有意义的信息。在这种情况下,所有预测都是关于特定数据集的结论,这些结论将是错误的,并且无法生成有效结果。
  • 数据异常值的问题也很常见。离群值被认为是与确切数据不匹配的错误值。当考虑这些值时,整个模型将产生没有用的误导性结果。
  • 在简单线性回归中,手头的数据集被认为具有独立的数据。这种假设是错误的,因为变量之间可能存在某些依赖性。

简单线性回归 是确定数据集中各种输入和输出变量之间关系的有用技术。简单线性回归有几种实时应用。该算法不需要很高的计算能力,并且可以轻松实现。得出的方程式和结论可以进一步建立,并且非常容易理解。但是,一些专业人员还认为,简单的线性回归并不是适用于各种应用的正确方法,因为有许多假设。这些假设也可能被证明是错误的。因此,有必要在可以正确应用的地方使用此技术。

拥有超过8年IT行业专业经验的数据科学家人员。胜任数据科学和数字营销。专业研究技术内容的专业知识。