ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ

ഒരു ആശ്രിത വേരിയബിളും (ഫലം) ഒന്നോ അതിലധികമോ സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളുകളും (ഫലത്തെ സ്വാധീനിച്ചേക്കാവുന്ന ഘടകങ്ങൾ) തമ്മിലുള്ള രേഖീയ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനമാണ് ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ. ഇത് സൂപ്പർവൈസുചെയ്‌ത മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു രൂപമാണ്, അതിനർത്ഥം ഇത് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ലേബൽ ചെയ്‌ത പരിശീലന സെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നു എന്നാണ്.

ഭാവിയിലെ ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കാനും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങളെയും ഘടകങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി, വിൽപ്പന, വരുമാനം അല്ലെങ്കിൽ പരസ്യ ഫലപ്രാപ്തി എന്നിവ പോലുള്ള തന്നിരിക്കുന്ന വേരിയബിളിന്റെ ഭാവി മൂല്യം കണക്കാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. അപകടസാധ്യത വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ചില സംഭവങ്ങളുടെ സാധ്യത കണക്കാക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഒരു നേർരേഖ വരച്ചാണ് ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ വരിയെ റിഗ്രഷൻ ലൈൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. സ്വതന്ത്രവും ആശ്രിതവുമായ വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ ശക്തി അളക്കുന്ന ഒരു കോറിലേഷൻ കോഫിഫിഷ്യന്റ് ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ഫിനാൻസ്, ഇക്കണോമിക്‌സ്, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ പല മേഖലകളിലും ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ അൽഗോരിതം സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രവചന വിശകലനം, പ്രവചനം, റിഗ്രഷൻ വിശകലനം എന്നിവയ്ക്കായി അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, മെഡിക്കൽ അവസ്ഥകളിലെയും ചികിത്സകളിലെയും പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ.

ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഏറ്റവും പഴയതും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളിൽ ഒന്നാണ്. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ഒരു ഉപകരണമാണിത്, എന്നാൽ ഡാറ്റയിലെ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് പകരമായി ഇത് ഉപയോഗിക്കരുത്.