베이지안 선형 회귀: 2022년의 정의, 기능 및 실제 응용 프로그램

선형 회귀란 무엇입니까?

선형 회귀는 주목한 정보에 직접적인 조건을 맞추는 방식으로 두 요인 간의 연결을 보여주려고 시도합니다. 한 변수는 예시 변수로 간주되고 다른 변수는 필요한 변수로 간주됩니다. 예를 들어, 모델러는 직선 재발 모델을 사용하여 많은 사람들을 동상과 연관시켜야 합니다.

이제 다음 단계는 베이지안 선형 방정식이 무엇이며 원하는 결과를 얻기 위해 계산할 수 있는 방법을 아는 것입니다.

이제 베이지안 선형 방정식이란 무엇입니까?

따라서 베이지안 회귀 방법에 대해 이야기할 때 회귀 매개변수에 대한 전체 분포를 제공하기 때문에 이것이 매우 강력한 방법이라는 것을 알고 있습니다. 부적절한 데이터 또는 균등하지 않은 분포 데이터를 계산하기 위해 베이지안 선형 회귀는 자연스러운 메커니즘을 제공합니다.

데이터가 없는 경우 사전이 데이터를 대신할 수 있도록 계수에 사전을 배치할 수 있습니다. 통계분석은 통계학에서의 베이지안 선형회귀에서 베이지안 경계면의 조건하에 수행된다.

선형 회귀를 고안하기 위해 점 추정 대신 확률 분포를 사용합니다.

출력은 일반적인 회귀 기술이 아닌 확률 분포에서 달성됩니다. 베이지안 선형 회귀의 목표는 모델 매개변수 대신 사후를 찾는 것입니다.

모델 매개변수는 분포에서 발생해야 합니다.

뒷 표현은

사후 = (우도*이전)/정규화

위의 방정식은 Bayes의 정리와 유사합니다.

원천

베이지안 선형 회귀의 실제 적용

다음 그래프에 따르면 선형 회귀와 베이지안 회귀는 동일한 예측을 생성할 수 있습니다.

원천

원천

마지막 그래프에서 예측 분포가 두꺼운 색상 내부에 있으면 데이터 밀도가 높고 희소 영역에 있으면 밀도가 낮은 것으로 간주할 수 있다고 가정할 수 있습니다.

베이지안 회귀의 장점에 대해 이야기해 보겠습니다.

• 베이지안 처리의 도움으로 점 추정 대신 다양한 추론 솔루션을 검색할 수 있습니다.
• 데이터 세트의 작은 크기로 효율적으로 작동합니다.
• 온라인 학습 형태에 매우 적합하지만 배치 학습 형태에는 전체 데이터 세트가 있습니다.
• 이것은 매우 강력하고 검증된 접근 방식입니다.

이제 베이지안 선형 회귀의 단점에 대해 이야기해 보겠습니다.

• 데이터 세트에 엄청난 양의 데이터가 포함되어 있으면 효율적으로 작동하지 않습니다.
• 모델의 추측은 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

읽기: 선형 프로젝트 아이디어 및 주제

결론

그래서 우리는 베이지안 선형 회귀가 얼마나 강력한 방법인지 알 수 있습니다. 베이지안 선형 회귀를 사용하면 많은 이점을 얻을 수 있으며 이는 불충분하거나 제대로 분포되지 않은 데이터를 계산하는 자연스러운 메커니즘 중 하나입니다.

베이지안 관점은 세상을 보는 본능적인 형태입니다. 빈번한 대응에 대해 베이지안 추론은 매우 편리한 대용품을 꾸밀 수 있습니다. 데이터 과학, 기계 학습 등과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다. 그것은 우리가 많은 문제를 해결할 수 있는 도움으로 다양한 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다.

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