Definicja
Modele regresyjne są modelami statystycznymi lub uczenia maszynowego służącymi przede wszystkim do szacowania ciągłych wartości liczbowych na podstawie zależności przedstawionych w danych.
Proste wyjaśnienie
Model regresyjny szacuje liczbę, na przykład oczekiwaną sprzedaż, koszt, zapotrzebowanie lub czas realizacji, zamiast wybierać określoną wcześniej kategorię.
Dlaczego to ważne
Modele regresyjne wspierają przewidywanie wartości liczbowych, planowanie oraz analizę w wielu zastosowaniach operacyjnych i biznesowych.
Granice pojęcia
Regresja jest szerszą metodą statystyczną modelowania zależności. Model regresyjny jest konkretnym modelem utworzonym za pomocą takiego podejścia, często w celu przewidywania wartości liczbowych. Nazewnictwo może być mylące: regresja logistyczna jest powszechnie stosowana do klasyfikacji, mimo że w nazwie zawiera słowo regresja.
Perspektywa praktyczna
Dobór modelu zależy od przewidywanej wartości, struktury danych, założeń i planowanego zastosowania. Skuteczność predykcyjna, niepewność i zachowanie na nowych danych są ważniejsze niż samo dopasowanie do danych uczących.