رگرسیون (یادگیری ماشین)

رگرسیون (یادگیری ماشین)

رگرسیون یکی از اصلی‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های یادگیری ماشین است که به پیش‌بینی یک متغیر پیوسته (عددی) بر اساس یک یا چند متغیر دیگر می‌پردازد. به عبارت ساده‌تر، هدف رگرسیون یافتن رابطه‌ای ریاضی بین متغیرها است که بتوان از آن برای پیش‌بینی مقادیر آینده استفاده کرد. این روش در زمینه‌های مختلفی از جمله اقتصاد، مالی، مهندسی، علوم پزشکی و بازاریابی کاربرد دارد.

مفاهیم پایه

برای درک بهتر رگرسیون، ابتدا باید با چند مفهوم کلیدی آشنا شویم:

• **متغیر مستقل (Independent Variable):** متغیری که برای پیش‌بینی متغیر وابسته استفاده می‌شود. به آن متغیر پیش‌بین یا ویژگی (Feature) نیز گفته می‌شود.
• **متغیر وابسته (Dependent Variable):** متغیری که قصد پیش‌بینی آن را داریم. به آن متغیر هدف (Target) نیز گفته می‌شود.
• **داده‌های آموزشی (Training Data):** مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش مدل رگرسیون استفاده می‌شود.
• **مدل رگرسیون (Regression Model):** یک معادله ریاضی که رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته را نشان می‌دهد.
• **خطای رگرسیون (Regression Error):** تفاوت بین مقادیر واقعی متغیر وابسته و مقادیر پیش‌بینی شده توسط مدل.

انواع رگرسیون

رگرسیون انواع مختلفی دارد که هر کدام برای نوع خاصی از داده‌ها و مسائل مناسب هستند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین انواع رگرسیون اشاره می‌کنیم:

• **رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression):** ساده‌ترین نوع رگرسیون که در آن فقط یک متغیر مستقل برای پیش‌بینی متغیر وابسته استفاده می‌شود. رابطه بین متغیرها به صورت یک خط مستقیم است.

رگرسیون خطی ساده

متغیر مستقل	x
متغیر وابسته	y
معادله	y = b0 + b1*x
b0	عرض از مبدا
b1	شیب خط

• **رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear Regression):** در این نوع رگرسیون، از چندین متغیر مستقل برای پیش‌بینی متغیر وابسته استفاده می‌شود. رابطه بین متغیرها به صورت یک صفحه یا ابرصفحه است.
• **رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression):** در این نوع رگرسیون، رابطه بین متغیرها به صورت یک چندجمله‌ای است. این روش برای داده‌هایی که رابطه غیرخطی دارند مناسب است.
• **رگرسیون لجستیک (Logistic Regression):** از این نوع رگرسیون برای پیش‌بینی متغیرهای دسته‌ای (Categorical) استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی احتمال خرید یک محصول توسط یک مشتری استفاده کرد.
• **رگرسیون Ridge و Lasso:** این روش‌ها نوعی تنظیم‌سازی (Regularization) هستند که برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) مدل استفاده می‌شوند.
• **رگرسیون Elastic Net:** ترکیبی از رگرسیون Ridge و Lasso است.
• **رگرسیون Support Vector:** این روش از ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines) برای پیش‌بینی متغیر وابسته استفاده می‌کند.

مراحل انجام رگرسیون

انجام رگرسیون معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. **جمع‌آوری داده‌ها:** جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای آموزش و ارزیابی مدل. 2. **پیش‌پردازش داده‌ها:** تمیز کردن داده‌ها، حذف مقادیر گمشده (Missing Values) و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب. 3. **انتخاب مدل:** انتخاب نوع مناسب رگرسیون بر اساس نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر. 4. **آموزش مدل:** آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی. در این مرحله، مدل پارامترهای خود را تنظیم می‌کند تا بهترین تناسب را با داده‌ها داشته باشد. 5. **ارزیابی مدل:** ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی (Test Data). 6. **بهینه‌سازی مدل:** بهبود عملکرد مدل با تنظیم پارامترها و استفاده از روش‌های تنظیم‌سازی.

ارزیابی مدل رگرسیون

برای ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون، از معیارهای مختلفی استفاده می‌شود. برخی از مهم‌ترین این معیارها عبارتند از:

• **میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error - MSE):** میانگین مربع تفاوت بین مقادیر واقعی و مقادیر پیش‌بینی شده.
• **ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error - RMSE):** جذر میانگین مربعات خطا.
• **میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error - MAE):** میانگین قدر مطلق تفاوت بین مقادیر واقعی و مقادیر پیش‌بینی شده.
• **R-squared (ضریب تعیین):** معیاری که نشان می‌دهد چه درصدی از تغییرات متغیر وابسته توسط متغیرهای مستقل توضیح داده می‌شود.

کاربردهای رگرسیون

رگرسیون در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد. در زیر به برخی از این کاربردها اشاره می‌کنیم:

• **پیش‌بینی قیمت مسکن:** پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس عواملی مانند متراژ، موقعیت مکانی، تعداد اتاق‌ها و امکانات.
• **پیش‌بینی فروش:** پیش‌بینی فروش یک محصول بر اساس عواملی مانند قیمت، تبلیغات، فصل و رقابت.
• **پیش‌بینی نرخ بهره:** پیش‌بینی نرخ بهره بر اساس عواملی مانند تورم، رشد اقتصادی و سیاست‌های پولی.
• **تحلیل ریسک اعتباری:** ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان بر اساس عواملی مانند درآمد، سابقه اعتباری و وضعیت شغلی.
• **تشخیص بیماری:** تشخیص بیماری بر اساس علائم و نشانه‌های بالینی.
• **پیش‌بینی ترافیک:** پیش‌بینی حجم ترافیک بر اساس عواملی مانند زمان روز، روز هفته و شرایط آب و هوایی.
• **بهینه‌سازی فرآیندها:** بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و خدمات بر اساس داده‌های تاریخی.
• **تحلیل بازار سهام:** پیش‌بینی روند بازار سهام و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری. تحلیل تکنیکال، تحلیل بنیادی و تحلیل حجم معاملات می‌توانند در این زمینه مفید باشند.

رگرسیون و استراتژی‌های معاملاتی

در حوزه بازارهای مالی، رگرسیون می‌تواند برای ایجاد استراتژی‌های معاملاتی مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال:

• **استراتژی میانگین متحرک (Moving Average):** با استفاده از رگرسیون، می‌توان بهترین پارامترها برای محاسبه میانگین متحرک را تعیین کرد.
• **استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion):** رگرسیون می‌تواند برای شناسایی دارایی‌هایی که از قیمت تعادلی خود منحرف شده‌اند استفاده شود.
• **استراتژی روند دنبالی (Trend Following):** رگرسیون می‌تواند برای شناسایی روندها و ورود به معاملات در جهت روند استفاده شود.
• **استراتژی معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading):** رگرسیون می‌تواند به عنوان بخشی از یک سیستم معاملات الگوریتمی برای تصمیم‌گیری خودکار در مورد خرید و فروش دارایی‌ها استفاده شود.
• **تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis):** رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر آینده در سری‌های زمانی مالی کاربرد دارد.

ابزارهای رگرسیون

برای انجام رگرسیون، ابزارهای مختلفی در دسترس است. برخی از مهم‌ترین این ابزارها عبارتند از:

• **Python:** با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، Statsmodels و TensorFlow می‌توان مدل‌های رگرسیون را در پایتون پیاده‌سازی کرد.
• **R:** R یک زبان برنامه‌نویسی آماری است که برای انجام رگرسیون بسیار مناسب است.
• **Excel:** Excel نیز می‌تواند برای انجام رگرسیون‌های ساده استفاده شود.
• **SPSS:** SPSS یک نرم‌افزار آماری است که برای انجام رگرسیون‌های پیچیده مناسب است.
• **MATLAB:** MATLAB یک محیط محاسباتی است که برای انجام رگرسیون و سایر محاسبات علمی کاربرد دارد.

نکات مهم

• قبل از انجام رگرسیون، حتماً داده‌های خود را به دقت بررسی کنید و هر گونه خطا یا ناهنجاری را برطرف کنید.
• نوع رگرسیون را با توجه به نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر انتخاب کنید.
• مدل خود را با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی کنید و در صورت نیاز آن را بهینه‌سازی کنید.
• به یاد داشته باشید که رگرسیون فقط یک ابزار پیش‌بینی است و نمی‌تواند آینده را با قطعیت پیش‌بینی کند.

منابع بیشتر

• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• تنظیم‌سازی (یادگیری ماشین)
• بیش‌برازش
• یادگیری ماشین
• داده‌کاوی
• آمار
• احتمالات
• هوش مصنوعی
• شبکه‌های عصبی
• درخت تصمیم
• دسته‌بندی (یادگیری ماشین)
• خوشه‌بندی (یادگیری ماشین)
• کاهش ابعاد
• مدل‌سازی آماری

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان