ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

/ / ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ

ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਅਧਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਰੂਪ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ)। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸਮੀਕਰਨ ਫਿੱਟ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਆਮ ਰੂਪ ਇਹ ਹੈ:

    \[ y = \beta_0 + \beta_1x + \epsilon \]

ਇਸ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿਚ, y ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, x ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, \beta_0 y-ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਹੈ, \beta_1 ਰੇਖਾ ਦੀ ਢਲਾਣ ਹੈ, ਅਤੇ \ ਐਪਸਿਲੋਨ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ y ਜਿਸਨੂੰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ x.

ਗੁਣਾਂਕ \beta_0 ਅਤੇ \beta_1 ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੇ ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਉਹ ਰੇਖਾ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਲ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਸਮੀਕਰਨ ਇਹ ਹੈ:

    \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \ldots + \beta_nx_n + \epsilon \]

ਇਥੇ, x_1, x_2, \ldots, x_n ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ, ਅਤੇ \ਬੀਟਾ_1, \ਬੀਟਾ_2, \ਐਲਡੌਟਸ, \ਬੀਟਾ_ਨ ਇਹ ਉਹ ਗੁਣਾਂਕ ਹਨ ਜੋ ਹਰੇਕ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂਕ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਵਰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਆਸਾਨ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗੁਣਾਂਕ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਯੂਨਿਟ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਕੀ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ।

ਇਸਦੀ ਸਾਦਗੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਈ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੈਧ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1. ਰੇਖਾ: ਨਿਰਭਰ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਰੇਖਿਕ ਹੈ।
2. ਆਜ਼ਾਦੀ: ਬਾਕੀ ਬਚੇ (ਗਲਤੀਆਂ) ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹਨ।
3. ਸਮਰੂਪਤਾ: ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ(ਆਂ) ਦੇ ਹਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
4. ਆਮਤਾ: ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਗ ਫੁਟੇਜ, ਬੈੱਡਰੂਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਘਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗੁਣਾਂਕ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਧੂ ਵਰਗ ਫੁੱਟ ਕੀਮਤ ਕਿੰਨੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਲੀਨੀਅਰ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਤਕਨੀਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:

EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ

ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:

ਤਹਿਤ ਟੈਗ: , , , , ,