راهنمای جامع رگرسیون و انواع آن در تحلیل داده

رگرسیون الاستیک نت یک روش قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که مزایای رگرسیون‌های Ridge و LASSO را ترکیب می‌کند. این روش به‌ویژه در شرایطی که با داده‌های پیچیده و همبسته روبرو هستیم، بسیار کارآمد است. برای مثال، در صنعت دارویی، محققان از الاستیک نت برای پیش‌بینی اثربخشی داروها با استفاده از هزاران ویژگی مولکولی استفاده می‌کنند. در بازارهای مالی، تحلیلگران از این روش برای پیش‌بینی قیمت سهام با در نظر گرفتن صدها شاخص اقتصادی و مالی بهره می‌برند. در تشخیص پزشکی، الاستیک نت به پزشکان کمک می‌کند تا از بین هزاران نشانگر زیستی، موثرترین عوامل در تشخیص بیماری را شناسایی کنند. این روش با تنظیم خودکار اهمیت متغیرها و حفظ گروه‌های همبسته، مدل‌هایی پایدار و قابل تفسیر ارائه می‌دهد.مستندات scikit-learnابزارهای کارآمدی برای پیاده‌سازی این روش فراهم می‌کند.

from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Scale features
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Fit ElasticNet regression
elastic_net = ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5)
elastic_net.fit(X_scaled, y)

# Get selected features
selected_features = [f for f, c in zip(feature_names, elastic_net.coef_) if c != 0]

رگرسیون بیزی یک رویکرد قدرتمند در تحلیل داده است که با ترکیب دانش قبلی و داده‌های جدید، تخمین‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهد. در صنعت خودروسازی، مهندسان از این روش برای پیش‌بینی عمر قطعات خودرو استفاده می‌کنند - با ترکیب دانش تاریخی درباره عملکرد قطعات مشابه و داده‌های جدید تست‌های استرس. در پزشکی شخصی‌سازی شده، پزشکان از رگرسیون بیزی برای تنظیم دوز دارو استفاده می‌کنند - با در نظر گرفتن اطلاعات جمعیتی و پاسخ‌های فردی بیمار به درمان. در هواشناسی، این روش برای پیش‌بینی دقیق‌تر آب و هوا به کار می‌رود - با ترکیب مدل‌های اقلیمی موجود و داده‌های لحظه‌ای سنسورها. مزیت اصلی رگرسیون بیزی، توانایی آن در کمی‌سازی عدم قطعیت و به‌روزرسانی مداوم پیش‌بینی‌ها با دریافت داده‌های جدید است. این ویژگی به‌ویژه در تصمیم‌گیری‌های حساس مانند مدیریت ریسک در بانکداری یا کنترل کیفیت در خط تولید بسیار ارزشمند است.

import pymc3 as pm

with pm.Model() as model:
    # Prior distributions
    β = pm.Normal('β', mu=0, sd=10, shape=X.shape[1])
    σ = pm.HalfNormal('σ', sd=1)
    
    # Linear regression
    μ = pm.math.dot(X, β)
    
    # Likelihood
    y_obs = pm.Normal('y_obs', mu=μ, sd=σ, observed=y)
    
    # Inference
    trace = pm.sample(2000, tune=1000)

رگرسیون لجستیک یک روش قدرتمند برای مسائل طبقه‌بندی دودویی است که در آن متغیر وابسته فقط دو حالت دارد (مثلاً بله/خیر، موفق/ناموفق). این روش با استفاده از تابع سیگموئید، احتمال تعلق یک نمونه به کلاس مثبت را محاسبه می‌کند. در پزشکی برای تشخیص بیماری، در بانکداری برای ارزیابی ریسک اعتباری، و در بازاریابی برای پیش‌بینی رفتار مشتری کاربرد گسترده‌ای دارد.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Scale features
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Fit logistic regression
model = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0)
model.fit(X_scaled, y)

# Get predictions
probabilities = model.predict_proba(X_scaled)
predictions = model.predict(X_scaled)

# Feature importance
coefficients = pd.DataFrame({
    'Feature': feature_names,
    'Coefficient': model.coef_[0]
})