Regresszió

Regressziós elemzés R-ben és Pythonban.

A regresszió egy y változó egy másik x változótól való függésének vizsgálatára szolgáló módszer. Az elemzési módszer azon a tényen alapul, hogy a vizsgált változó leírható egy olyan függvény segítségével, amely egy másik szabályozott változó értékétől függ. Más szóval, X értékeinek ismeretében elég pontosan megjósolhatja y megfelelő értékét. A regresszióelemzésnek két módszere van: a páronkénti lineáris regresszió és a többszörös korreláció.

Ebben a cikkben arról fogunk beszélni, hogyan hajthatunk végre regressziót a népszerű „R” és „Python” programozási nyelveken. Is

A regressziós tesztelés egy függvényen belüli hibák (hibák) keresésének folyamata egy matematikai modell segítségével, amely előrejelzi a program működését, függetlenül a kiválasztott bemeneti paraméterektől. Az ilyen típusú tesztelés nagyon pontos. A matematikai előrejelzési elméletet a kód hibáinak megtalálására használják.

A regresszióanalízis a matematika egyik ága. A változók közötti lineáris függőségek vizsgálatán alapul – az egyik változása hatással van a másikra. A lineáris függést egy y = ax + b alakú egyenlet fejezi ki. Az a és b együtthatókat a legkisebb négyzetek módszerével határozzuk meg, és a tesztelt modell hibateljesítményét fejezik ki. A legkisebb négyzetek módszerével nemcsak magát a regressziós egyenest, hanem az alatta található összes „eltérésre hajlamos” pontot is megtalálhatja. Ez lehetővé teszi azon veszélyes adatpontok listájának létrehozását, ahol először új teszteket kell végrehajtani.

A regressziós algoritmus lényege, hogy optimalizálási technikák és tesztparaméterek segítségével folyamatosan növeljük a reprodukálható tesztek számát. Az algoritmus célja az előállított minták számának folyamatos értékelése a generált vizsgálati terv alapján. Mindez a következő képlettel fejezhető ki:

n(i+1) = n(i) + ln(Hiba/n)/db(l)

A J függvény a számot írja le