Regression

Regresyon, bir girdiye karşılık kategorik değil sürekli (continuous) sayısal bir değeri tahmin etmeyi amaçlayan bir gözetimli öğrenme görevidir. Sınıflandırmadan temel farkı, çıktının sonlu bir kategori kümesinden değil, teorik olarak sonsuz sayıda değer alabilen bir sayı ekseninden gelmesidir; örneğin bir evin fiyatını, yarının sıcaklığını veya bir hastanın hastanede kalış süresini tahmin etmek birer regresyon problemidir. En basit hali olan doğrusal regresyon, girdi değişkenleri ile çıktı arasında doğrusal bir ilişki varsayarak bu ilişkiyi en iyi temsil eden bir doğru bulmaya çalışır; daha karmaşık ilişkiler için polinom regresyon, karar ağacı tabanlı regresyon modelleri veya derin sinir ağları kullanılabilir.

Regresyon modelleri genellikle tahmin edilen değer ile gerçek değer arasındaki farkı minimize edecek şekilde eğitilir; bu amaçla ortalama kare hata (MSE) veya ortalama mutlak hata (MAE) gibi kayıp fonksiyonları kullanılır. Regresyon; finans sektöründe hisse senedi ve satış tahminlerinde, gayrimenkulde fiyat değerlemesinde, meteorolojide hava durumu tahmininde, sağlıkta hastalığın ilerleme hızının öngörülmesinde ve mühendislikte malzeme dayanıklılığı gibi sürekli fiziksel büyüklüklerin modellenmesinde yaygın olarak kullanılır; makine öğrenmesinin sınıflandırmayla birlikte en temel iki problem türünden birini oluşturur.