Definition
Regressionsmodelle sind statistische oder Machine-Learning-Modelle, die hauptsächlich zur Schätzung kontinuierlicher numerischer Zielwerte anhand von Beziehungen in Daten verwendet werden.
Einfach erklärt
Ein Regressionsmodell schätzt eine Zahl, etwa erwarteten Absatz, Kosten, Nachfrage oder Durchlaufzeit, statt eine vordefinierte Kategorie auszuwählen.
Warum es wichtig ist
Regressionsmodelle unterstützen numerische Vorhersagen, Planung und Analyse in zahlreichen betrieblichen und geschäftlichen Anwendungen.
Begriffliche Abgrenzung
Regression ist die breitere statistische Methode zur Modellierung von Beziehungen. Ein Regressionsmodell ist ein konkretes Modell aus einem solchen Ansatz, häufig für numerische Vorhersagen. Die Benennung kann irreführend sein: Logistische Regression wird trotz des Wortes Regression im Namen häufig zur Klassifikation eingesetzt.
Praktische Perspektive
Die geeignete Modellwahl hängt von Zielwert, Datenstruktur, Annahmen und Verwendungszweck ab. Vorhersageleistung, Unsicherheit und Verhalten bei neuen Daten sind wichtiger als die Anpassung an Trainingsdaten allein.