Regresi Linier Bayesian: Apa itu, Fungsi & Aplikasi Kehidupan Nyata pada tahun 2022

Apa Itu Regresi Linier?

Regresi linier mencoba menunjukkan hubungan antara dua faktor dengan menyesuaikan kondisi langsung dengan informasi yang diperhatikan. Satu variabel dipandang sebagai variabel ilustratif, dan variabel lainnya dipandang sebagai variabel yang membutuhkan. Misalnya, seorang pemodel harus menghubungkan banyak orang dengan patung mereka menggunakan model kekambuhan langsung.

Sekarang langkah selanjutnya adalah mengetahui apa itu persamaan linear Bayesian dan bagaimana cara menghitungnya untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

Sekarang, Apa Persamaan Linier Bayesian?

Jadi, ketika kita berbicara tentang metode regresi Bayesian, kita tahu bahwa itu adalah metode yang sangat kuat karena mereka memberi kita seluruh distribusi parameter regresi. Untuk menghitung data yang tidak memadai atau data yang terdistribusi tidak merata, Regresi Linier Bayesian menyediakan mekanisme alami.

Anda dapat menempatkan prior pada koefisien sehingga jika data tidak ada, prior dapat menggantikan data. Analisis statistik dilakukan di bawah kondisi antarmuka Bayesian dalam regresi linier Bayesian dalam statistik.

Kami menggunakan distribusi probabilitas alih-alih perkiraan titik untuk merancang regresi linier.

Output dicapai dari distribusi probabilitas, daripada teknik regresi biasa. Tujuan dari regresi linier Bayesian adalah untuk menemukan Posterior daripada parameter model.

Parameter model seharusnya terjadi dari distribusi.

Ekspresi posteriornya adalah

Posterior= (Kemungkinan*Sebelumnya)/Normalisasi

Persamaan di atas mirip dengan Teorema Bayes, yaitu

Sumber

Aplikasi Kehidupan Nyata Regresi Linier Bayesian

Berdasarkan grafik berikut, Regresi Linier dan Regresi Bayesian dapat menghasilkan prediksi yang sama.

Sumber

Sumber

Pada grafik terakhir, kita dapat mengasumsikan bahwa jika distribusi prediktif berada di dalam warna tebal, maka densitas datanya tinggi dan jika berada di area langka, densitasnya dapat dianggap rendah.

Mari kita bicara tentang keuntungan dari Regresi Bayesian:

• Dengan bantuan pemrosesan Bayesian, kami dapat mengambil berbagai solusi inferensial lengkap alih-alih estimasi titik.
• Ia bekerja secara efisien dengan ukuran kecil dari dataset.
• Sangat cocok untuk bentuk pembelajaran online, sedangkan dalam bentuk pembelajaran batch, kami memiliki seluruh dataset.
• Ini adalah pendekatan yang sangat kuat dan teruji.

Sekarang, mari kita bicara tentang kelemahan regresi linier Bayesian.

• Ini tidak bekerja secara efisien jika dataset berisi sejumlah besar data.
• Dugaan model dapat memakan waktu.

Baca: Ide & Topik Proyek Linier

Kesimpulan

Jadi, kita bisa melihat betapa ampuhnya metode regresi linier Bayesian itu. Banyak keuntungan yang dapat diambil dengan regresi linier Bayesian dan merupakan salah satu mekanisme alami untuk menghitung data yang tidak cukup atau tidak terdistribusi dengan baik.

Sudut pandang Bayesian adalah bentuk naluriah untuk melihat dunia. Untuk rekan yang sering, Bayesian Inference dapat memperindah pengganti yang sangat nyaman. Ini digunakan di berbagai bidang seperti ilmu data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Ini membantu dalam membangun berbagai model dengan bantuan yang kita dapat memecahkan banyak masalah.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang karier di Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, lihat IIT Madras dan Sertifikasi Lanjutan upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud.