रेखीय प्रतिगमन

रैखिक प्रतिगमन एक प्रकार का सांख्यिकीय विश्लेषण है जिसका उपयोग एक आश्रित चर (परिणाम) और एक या अधिक स्वतंत्र चर (कारक जो संभवतः परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं) के बीच रैखिक संबंधों की पहचान करने के लिए किया जाता है। यह पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग का एक रूप है, जिसका अर्थ है कि यह भविष्यवाणियां करने के लिए एक लेबल प्रशिक्षण सेट के डेटा पर निर्भर करता है।

रैखिक प्रतिगमन का उपयोग भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और डेटा के आधार पर निर्णय लेने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग ज्ञात परिणामों और कारकों के आधार पर किसी दिए गए चर के भविष्य के मूल्य, जैसे बिक्री, राजस्व, या विज्ञापन प्रभावशीलता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग कुछ घटनाओं के घटित होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए जोखिम विश्लेषण और पूर्वानुमान में भी किया जाता है।

रैखिक प्रतिगमन एक सीधी रेखा खींचकर काम करता है जो डेटा बिंदुओं पर सबसे उपयुक्त बैठता है। इस रेखा को प्रतिगमन रेखा के रूप में जाना जाता है, और इसका उपयोग डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग आमतौर पर सहसंबंध गुणांक के साथ किया जाता है, जो स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच संबंध की ताकत को मापता है।

रैखिक प्रतिगमन एल्गोरिथ्म का उपयोग आमतौर पर वित्त, अर्थशास्त्र, विपणन और डेटा विज्ञान सहित कई क्षेत्रों में किया जाता है। एल्गोरिदम का उपयोग पूर्वानुमानित विश्लेषण, पूर्वानुमान और प्रतिगमन विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग स्वास्थ्य देखभाल में भी किया जाता है, उदाहरण के लिए, चिकित्सा स्थितियों और उपचारों में रुझानों की पहचान करने के लिए।

रेखीय प्रतिगमन सबसे पुरानी और सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय विधियों में से एक है। यह डेटा का विश्लेषण करने और भविष्यवाणियां करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसका उपयोग डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को समझने के विकल्प के रूप में नहीं किया जाना चाहिए।