Falanqaynta Nooca Isku-xirnaanta Xiriirada Inta u dhaxaysa Tirooyinka
Regression waa farsamaynta macdanta xogta loo isticmaalo si loo saadaaliyo qiimaha sayniska (sidoo kale loo yaqaan qiimaha joogtada ah ), oo la siiyay dataset gaar ah. Tusaale ahaan, regression waxaa loo isticmaali karaa si loo saadaaliyo kharashka badeecada ama adeegga, la siiyo doorsoomayaal kale.
Regression waxaa loo isticmaalaa warshado badan oo loogu talagalay qorsheynta ganacsiga iyo suuq-geynta, saadaalinta dhaqaalaha, qaabaynta deegaanka iyo falanqeynta isbeddellada.
Regression Vs. Qeybinta
Xakameynta iyo kala-soocidda waa farsamooyinka macdanta xogta loo isticmaalo si loo xalliyo dhibaatooyinka la midka ah, laakiin marar badan ayaa lagu wareersan yahay. Labadaba waxaa loo isticmaalaa falanqaynta saadaasha, laakiin waxaa loo isticmaali karaa in lagu saadaaliyo qiimaha tirsiga ama joogtada ah inta lagu kala saarayo macluumaadka qaybaha kala duwan.
Tusaale ahaan, regression ayaa loo isticmaali doonaa si loo saadaaliyo qiimaha guriga oo ku saleysan meesha uu ku yaal, cagaha labajibbaaran, qiimaha marka la iibiyo ugu dambeeyey, qiimaha guryaha la midka ah, iyo waxyaabo kale. Kala soocidu waxay noqon kartaa mid haddaad rabto inaad beddesho guryaha si loogu daro qaybaha, sida socodsiinta, cabbirka badan ama heerka dembiyada.
Noocyada Nidaamka Nidaamka Is-Beddelka
Nooca ugu fudud ee ugu da'da ah ee regression waa qeexid toos ah oo loo isticmaalo in lagu qiyaaso xiriirka ka dhexeeya laba doorsoome. Farsamadani waxay isticmaashaa qaabka xisaabta ee xariiq toosan ah (y = mx + b). Ereyada cad, tan macnaheedu waxa weeye, marka la eego garaafka Y iyo X-axis, xiriirka u dhaxeeya X iyo Y waa khad toosan oo leh qaar ka mid ah dibad-baxayaasha. Tusaale ahaan, waxaa laga yaabaa in laga yaabo in, marka la eego kororka dadweynaha, soosaarka cuntada uu kordhi doono isla heerka - tani waxay u baahan tahay xiriir xooggan, oo toos ah oo u dhexeeya labada tiro. Si aad u aragto arrintan, tixgeli garaaf ku yaal Y-Luujinta dadweynaha oo kor u kaca, iyo X-axka wuxuu raadiyaa wax soo saarka cuntada. Marka qiimaha Yu uu kordho, qiimaha X waxay kordhin doontaa isla qiimaha, isla markaana xiriirka u dhexeeya iyaga oo si toos ah u dhiga.
Farsamooyinka horumarsan, sida isbedel badan, ayaa saadaaliya xidhiidhka ka dhexeeya doorsoomayaal badan - tusaale ahaan, ma jirtaa isku xirnaanta udhexeeya dakhliga, waxbarashada iyo halka uu doorto halka uu doorto? Isugeynta tirada badanaa waxay si weyn u kordhineysaa kakanaanta saadaasha. Waxaa jira dhowr nooc oo farsamooyin kala duwan ah oo ay ku jiraan heerarka caadiga ah, heer sarreeya, nidaamka, iyo midba midka kale, iyada oo mid waliba codsi u gaar ah.
Waqtigan xaadirka ah, waxaa muhiim ah in la fahmo waxa aan isku dayeyno in aan saadaalino (ku-xidhnaanshaha ama isbedelka la saadaaliyay ) iyo xogta aan u isticmaaleyno si aan u-muujinno (saadaalinta madax-bannaan ama odhaahaha ). Tusaale ahaan, waxaan rabnaa inaan saadaalino meesha uu qofku doorto (isbedelka la saadaaliyay ) ee la siiyay dakhliga iyo waxbarashada (labadaba doorsoomayaasha).
- Dhibaatooyinka kala duwan ee isku dhafan waxay tixgeliyaan dhammaan doorsoomeyaasha saadaasha isla waqti isku mid ah. Tusaale ahaan 1) Waa maxay xidhiidhka ka dhaxeeya dakhliga iyo waxbarashada (saadaaliyayaal) iyo doorashada xaafadda (saadaalinta); iyo 2) illaa heerkee ayaa mid kasta oo ka mid ah saadaalinta shakhsiyadeed ay wax ku biiriyaan xiriirkaasi?
- Tallaabada ugu horreysa ee ku celcelis ah waxay ka jawaabeysaa su'aal kale oo ka duwan. Algorithm stepwise ku salaysan ayaa falanqeyn doona saadaaliyayaasha ugu wanaagsan ee loo adeegsan karo saadaasha doorashada xaafadda - taasoo micnaheedu yahay in qaabka tallaabada kowaad uu qiimeynayo nidaamka muhiimka ah ee doorsoomayaasha saadaasha kadibna waxay doortaan qayb hoose. Dhibaatada noocaas ah waxay isticmaalaysaa "tallaabooyin" si loo horumariyo isku dheelitirida "regression equation". Marka la eego nooca dib-u-eegista, dhammaan saadaaliyayaasha ayaa laga yaabaa inaanay xitaa ku muuqan isla'egta ugu dambeysa.
- Qalabka Hierarchical , sida stepwise, waa geedi socod xajmi ah, laakiin isbedelka saadaalinta ayaa lagu soo galayaa qaabka horay loogu qeexay nidaamka horay loo qeexay, ie algorithm kuma jiraan qaabab isku dhafan oo lagu ogaanayo amarka galaan saadaasha. Tani waxaa badanaa loo isticmaalaa marka qofku abuuro isbarbardhigga is-qabsiga wuxuu leeyahay aqoon khibradeed oo ka jira goobta.
- Setwise regression sidoo kale waxay la mid tahay stepwise laakiin falanqeynaya qiyaasaha doorsoomayaasha halkii ay ka duwan doorsoomayaasha shakhsi ahaaneed.