تعريف الانحدار

تقنيات تحليل الانحدار نوعان هما الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي ويتم استخدامها في حل المشكلة الخاصة بالانحدار بواسطة التعلم الآلي وهذين النوعين هما اهم تقنيات الانحدار [1] .

ويوجد أنواع عديدة من تقنيات تحليل الانحدار في التعلم الآلي واستخدامها يكون مختلف تبعا لطبيعة البيانات المحددة leg

الانحدار التدريجي

، وتحليل الانحدار هو أسلوب لنموذج تنبؤي يقوم بتحليل العلاقة بين المتغير التابع أو المتغير المستهدف والمتغير المستقل داخل مجموعة البيانات .

وتستخدم الأنواع المتنوعة لدي تقنيات تحليل الانحدار عندما يتم ظهور المتغيرات المستقلة والهدف والأعلاف بينهم علاقة خطية أو غير خطية ،ويشمل المتغير المستهدف على عدة قيم تكون مستمرة .

ويتم من خلالها استخدام خاصية الانحدار بصورة أساسية لكي يتم تحديد القوة التي يتم التنبؤ بها والسلاسل الزمنية واتجاه التنبؤ وإيجاد العلاقة بين السبب والنتيجة .

يعتبر تحليل الانحدار أسلوب رئيسي يستخدم في حل المشاكل الخاصة بالانحدار داخل التعلم الآلي بواسطة نموذج البيانات ، ويشمل تحليل افضل خط مناسب وهذه الخط الذي يسير خلال كل نقاط البيانات يكون بطريقة تقل من مسافة الخط من جميع نقط البيانات .

أنواع تحليل الانحدار

يوجد العديد من أنواع تقنيات تحليل الانحدار ويتوقف استخدام كل تقنية على عوامل عديدة وتشمل هذه العوامل على عدد المتغيرات المستقلة وشكل خط الانحدار ونوع المتغير المستهدف .

الانحدار الخطي

هو أحد أنواع الانحدار ويتم استخدامه في التعلم الآلي ونموذج الانحدار الخطي ، يكون متكون من متغير تابع ومتغير توقع يكون مرتبط خطي مع بعضهما البعض ، وعندما يحتوي البيانات على العديد من متغير مستقل واحد .

ويسمى بنماذج الانحدار الخطي العديدة ومعادلة نموذج الانحدار الخطي هي ص = م س + ج + هـ ، حيث أن C تقاطع وe الخطأ في النموذج وm ميل الخط .

الانحدار اللوجستي

من أنواع تقنيات تحليل الانحدار وتستخدم في حالة كام المتغير التابع منفصل مثل 1 أو 0 وهي تعمى صح أو خطأ وهكذا ، وهذا يوضح أن المتغير المستهدف يوجد به قيمتين والمنحني السيني يضر للعلاقة بين المتغير المستقل والمتغير الهدف .

ويتم استخدام Logit كوظيفة في الانحدار اللوجستي لكي يتم قياس العلاقة التي تكون بين المتغيرات المستقلة والمتغير المستهدف ، ومعادلة الانحدار اللوجستي logit (p) = ln (p / (1-p)) = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3…. + bkXk حيث أن p يعد احتمال أن تحدث الميزة .

الانحدار ريدج

هو نوع الانحدار في التعلم الآلي ويستخدم عندما يوجد ترابط بيم المتغيرات المستقلة ، وذلك لان البيانات المتعدد للخطوط الخطية تقوم تقديرات المربعات الصغرى بإعطاء قيم ليست متحيزة .

ولكن عن وجود علاقة خطية تكون متداخلة بنسبة عالية هذا يجعل احتمالية أن يكون هناك قيمة للتحيز ، ولهذا يحدث إدخال لمصفوفة التحفيز في معادلة الانحدار ريدج وهذا النوع يكون الانحدار به قوي .

النموذج يكون قليل التعرض للتركيب المتزايد والمعادلة التي تستخدم في انحدار ريدج هي β = (X ^ {T} X + λ * I) ^ {- 1} X ^ {T} ص حيث يتسبب إدخال λ لأمدا لحل مشكلة الخطية تكون متعددة .

انحدار لأسو

هو من أنواع الانحدار للتعلم الآلي وهو مسئول عن التنظيم جانبا مع القيام باختيار الميزة ، ويتم حظر الحجم المطلق الخاص بمعامل الانحدار وبسبب ذلك يتم اقتراب قيمة المعامل له من الصفر وهذا لا يحدث في النوع ريدج الانحدار .

ولهذا يستخدم اختيار الصفة في انحدار لأسو وهو الذي يتيح تحديد مجموعك من المميزات من خلال مجموعة البيانات من أجل بناء النموذج وفي انحدار لأسر يستخدم الميزات المحددة .

ويجعل الميزات الأخرى بصفر ويساهم ذلك في الابتعاد عن زيادة في النموذج وعندما يكون المتغيرات مستقلة ومتداخلة جدا فيختار انحدار لأسر متغير ، ويجعل المتغيرات الأخرى تصل للصفر والمعادلة التي تمثل طريقة انحدار لآسو هي:

N ^ {- 1} Σ ^ {N} _ {I = 1} و (x_ {i} ، y_ {I} ، α ، β).

انحدار متعدد الحدود

هو نفس الانحدار الخطي المتعدد ولكن يوجد به بعد التعديل القليل وفي هذا الانحدار يشير للعلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة ، وهذا يعني ان X و Y ويشار لها بالدرجة n وهذا المنحنى هو نموذج خطي مقدر ويستخدم في الانحدار متعدد الدودة .

وتعتبر طريقة اقل التربيع المتوسط واحسن حط يناسب الانحدار متعدد الحدود يسير خلال كل نقاط البيانات هو لا يكون خط مستقيم بل يكون خط منحني ويتوقف على قيمة n وقوة X و المعادلة الخاصة بالانحدار متعدد الحدود هي

ل = β0 + β0x1 + ε.

أهمية الانحدار

تحليل الانحدار هو ذلك الأسلوب الإحصائي الذي يستخدم لتقييم العلاقة التي تكون بين متغيرين أو اكثر ويساهم تحليل الانحدار في مساعدك المؤسسة في معرفة ما تمثله المؤسسة من نقاط بيانات خاصة وتستخدم تبعا لهذا [2] .

ويكون ذلك بمساعدة التقنيات الخاصة بتحليل الأعمال لكي يتم اتخاذ قرارات جيدة وتلك .

صناعة القرار المنظمات تكون بحاجة لأفضل القرارات لكي تقوم بالعمل بكفاءة وسلاسة ، ويجب أن يتم معرفة وفهم الآثار الناتج عن القرار الذي تم أخذه وتعمل المنظمات بكافة البيانات في الاستثمارات والنفقات والمبيعات والمعايير الأخرى والقيام بتحليها للتطوير ، ويعمل تحليل الانحدار على مساعدة المؤسسات في فهم البيانات التي تستخدم لكي تكتسب نظرة ثاقبة لتلك المؤسسة ، ويقوم بتحليل الانحدار محترفون البيانات القيام باتخاذ القرارات الخاصة بعمل الاستراتيجية .
تحسين الأعمال يعد الدافع وراء تحليل الانحدار هو تغير البيانات التي يتم جمعها لرؤى تكون قابلة لعملية التنفيذ والمنظمات تقوم بتبني طريقة صنع القرار التي يتوقف على البيانات ، والتي تقوم بالقضاء على التقنيات الخاصة بالمدرسة القديمة كالتخمين أو افتراض الفرضية لحدوث النهاية لتعزيز أداء العمل داخل المؤسسة ، ويساعد في توفير تلك التحليل والمساهمة في عملية الإدارة داخل المنظمة لتوفير بيانات عديدة لكي يتم اكتساب رؤى فعالة والعمل يكون بذكاء يتم تحليل البيانات وفهم تلك البيانات .
التحليل التنبئي أن المنظمات الخاصة بتحليل للتنبؤ بالأحداث في المستقبل وهنا يتم توقيع محللو الأعمال المتغيرات التابعة لقيم محدده من المتغيرات التابعة ، ويستخدم الانحدار الخطي الذي يوجد له متغيرات ماعزك لأهداف مختلفة ويعد الإجراء العام لمى يتم استخدام الانحدار لكي يتم أجراء تنبؤات منها :
- تحديد وتقييم كل نموذج انحدار خاص بك .
- تجميع البيانات المتغيرات الأصلية .
- القيام بالبحث في مجال الموضوع لكي يتمكن من البناء على أساس عمل الآخرين ولهذا يوجد نموذج يلائم البيانات بصورة مناسبة ويستخدم فيه عمل تنبؤات .
تحليل المخاطر : في أغلب الأوقات عند تحليل البيانات يقوم المحلل بارتكاب بعض الأخطاء ويخلط السببية بين الارتباط ويجب ملاحظة ومعرفة أن الارتباط ليس سبب في ذلك ، ويستخدم تحليل الانحدار بواسطة المنظمات لكي يتم تقييم المخاطر التي توجهها في المجال المالي والمجالات الأخرى المتشابه ، ولهذا يوجد مختص لتوجيه اتخاذ القرارات الخاصة بالأعمال الحماسية ويتم تطوير تحليل الانحدار الخطي .
افهم الإخفاقات : يكون بجانب تحليل البيانات حيث يساعد تحليل الانحدار على فهم الفشل في المؤسسة والتعلم منه من أجل تصحيح الفشل في التحليل للمستقبل ، ويقوم تحليل الانحدار بتوفير بصورة رئيسية الدعم الكمي لدي عملية صنع القرار ويعد التنبؤ بالنجاح من الأصول الرئيسية لكي يتم تحليل الانحدار مثل القيام بتحليل نقاط البيانات الخاصة بالمبيعات السابقة وبيانات المبيعات الحالية داخل المؤسسة لكي يتم فهم النجاح المستقبلي والقيام بالتنبؤ به .