Lineární regrese je statistická metoda, která popisuje vztah mezi cílovou proměnnou a jedním či více prediktory pomocí přímky nebo roviny. Koeficienty se obvykle volí tak, aby se minimalizoval součet čtverců odchylek. Metoda je snadno pochopitelná a interpretovatelná: lze s ní například odhadnout, o kolik vzroste obrat, když se reklamní rozpočet zvýší o 1 000 €. U nelineárních vztahů narazí na své hranice.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoLogistická regrese je statistická metoda, která předpovídá pravděpodobnost jednoho ze dvou výsledků, například „koupí“ nebo „nekoupí“. Váží vstupní rysy a jejich součet převede na hodnotu mezi 0 a 1 pomocí funkce ve tvaru S. Protože jsou váhy snadno interpretovatelné, široce se používá v úvěrovém scoringu, medicíně a marketingu, často jako solidní základní úroveň pro složitější modely.
Střední absolutní chyba (MAE) ukazuje, o kolik se předpovědi modelu v průměru odchylují od skutečných hodnot, bez ohledu na směr. Vyjadřuje se v jednotce cílové proměnné, díky čemuž je snadno srozumitelná. Příklad: MAE 12 u předpovědi denních tržeb znamená, že se model v průměru mýlí o 12 jednotek. Odlehlým hodnotám přikládá menší váhu než míry založené na čtvercích chyb.
Upravený koeficient determinace (adjusted R²) měří, jak dobře regresní model vysvětluje variabilitu dat, a to s korekcí na počet použitých prediktorů. Prostý koeficient determinace roste s každou další proměnnou, i když nic nepřináší; upravená verze zbytečné proměnné penalizuje. To umožňuje spravedlivější srovnání modelů různé velikosti, například prognózy prodeje se třemi místo deseti faktory.
Prediktivní modelování je technické jádro prediktivní analytiky: z ukázkových dat se známými výsledky se vytvoří model, který pro nové případy předpovídá hodnotu nebo třídu. Běžné metody zahrnují regresi, rozhodovací stromy, náhodné lesy a neuronové sítě. Model může například odhadnout cenu nemovitosti podle užitné plochy, lokality a roku výstavby. Před nasazením se testuje na zadržených datech, aby se odhalilo přeučení.
