Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

бустинг

      Рассмотрим их подробнее.

      Линейная регрессия

      Линейная регрессия – это классический метод в машинном обучении, который применяется для анализа и предсказания взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Одним из ключевых предположений линейной регрессии является линейная зависимость между признаками и целевой переменной. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные параметры модели (коэффициенты), которые минимизируют сумму квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными с использованием линейной функции.

      Преимущества линейной регрессии заключаются в ее простоте и интерпретируемости. Этот метод хорошо подходит для понимания влияния каждого признака на целевую переменную и выявления силы и направления этих взаимосвязей. Однако линейная регрессия также имеет свои ограничения, например, она предполагает линейность и постоянство отношений между переменными, что может быть неприменимо в случае сложных нелинейных зависимостей.

      Выбор функции потерь и метода оптимизации в линейной регрессии играет важную роль в успешном построении модели. Функция потерь определяет, как будут оцениваться различия между фактическими и предсказанными значениями. Одной из наиболее распространенных функций потерь является среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE), которая минимизирует сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями. Другие функции потерь также могут использоваться в зависимости от конкретной задачи, например, абсолютное отклонение (Mean Absolute Error, MAE) или квантильная регрессия.

      Метод наименьших квадратов (OLS) – это классический метод оптимизации, применяемый в линейной регрессии. Он ищет оптимальные значения параметров модели, минимизируя сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями целевой переменной. Однако OLS имеет аналитическое решение только для простых линейных моделей. При использовании сложных моделей или больших объемов данных метод наименьших квадратов может столкнуться с проблемами вычислительной сложности или переобучения.

      Метод градиентного спуска – это итерационный метод оптимизации, который эффективно применяется в случае сложных моделей и больших объемов данных. Он основан на идее минимизации функции потерь, используя градиент функции потерь по отношению к параметрам модели. Градиентный спуск обновляет параметры модели на каждой итерации, двигаясь в направлении, противоположном градиенту функции потерь, с тем чтобы достичь минимума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто удовлетворительное значение функции потерь или пока не будут выполнены другие критерии останова.

      Выбор между методом наименьших квадратов и методом градиентного спуска зависит от конкретной задачи, сложности модели и объема данных. Для простых моделей и небольших наборов данных метод наименьших квадратов может быть предпочтительным из-за своей простоты и аналитического решения. Однако для сложных моделей и больших объемов данных градиентный спуск представляет собой более эффективный подход, позволяющий обучить модель даже при наличии ограниченных ресурсов.

      Применение линейной регрессии распространено во многих областях из-за ее простоты и хорошей интерпретируемости результатов. В экономике и финансах она используется