Вариации регрессии

Регрессия (англ. Regression) — метод моделирования зависимости между зависимой переменной [math]y[/math] и одной или несколькими независимыми переменными [math]x_1, x_2, \dots x_n[/math]. В случае нескольких независимых переменных регрессия называется множественной (англ. multivariate regression). Цель регрессионного анализа состоит в том, чтобы оценить значение непрерывной выходной переменной по значениям входных переменных.

Линейная регрессия

Линейная регрессия (англ. Linear regression) — разновидность регрессии для моделирования линейной зависимости между зависимой и независимой переменными.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия (англ. Logistic regression) — разновидность регрессии для моделирования зависимости между зависимой и независимой переменными в случае, когда зависимая переменная [math]y[/math] принимает значения в диапазоне от [math]0[/math] до [math]1[/math].

Гребневая регрессия (ридж-регрессия)

Гребневая регрессия или ридж-регрессия (англ. ridge regression) — один из методов понижения размерности. Применяется для борьбы с избыточностью данных, когда независимые переменные коррелируют друг с другом, вследствие чего проявляется неустойчивость оценок коэффициентов многомерной линейной регрессии.

Мотивация

Мультиколлинеарность (англ. multicollinearity) — наличие линейной зависимости между независимыми переменными регрессионной модели. Различают полную коллинеарность и частичную или просто мультиколлинеарность — наличие сильной корреляции между факторами.

Рассмотрим пример линейной модели: [math]y = b_1 x_1 + b_2 x_2 + b_3 x_3 + \varepsilon[/math]. Пусть имеет место зависимость [math]x_1 = x_2 + x_ 3[/math]. Добавим к первому коэффициенту произвольное число [math]a[/math], а из двух других коэффициентов это же число вычтем. Получаем (без случайной ошибки):

[math]y = (b_1 + a)x_1 + (b_2 - a)x_2 + (b_3 - a)x_3 = b_1 x_1 + b_2 x_2 + b_3 x_3 + a(x_1 - x_2 - x_3) = b_1 x_1 + b_2 x_2 + b_3 x_3[/math]

Несмотря на относительно произвольное изменение коэффициентов модели мы получили исходную модель, то есть такая модель неидентифицируема.

На практике чаще встречается проблема сильной корреляции между независимыми переменными. В этом случае оценки параметров модели получить можно, но они будут неустойчивыми.

Идея

Напомним решение для многомерной линейной регрессии: [math]\alpha* = (F^T F)^{-1} F^T y = F^+ y[/math]

См. также

• Общие понятия
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Обзор библиотек для машинного обучения на Python
• Байесовская классификация
• Уменьшение размерности

Источники информации

1. machinelearning.ru — Линейная регрессия (пример)
2. Словарь статистических терминов