Welk machine learning-model zou u voorstellen om een ​​hoeveelheid te voorspellen?

Het kiezen van het juiste machine learning model voor kwantitatieve voorspellingen

Het voorspellen van een hoeveelheid, zoals de toekomstige omzet van een bedrijf, de opbrengst van een gewas of het aantal klanten dat een website bezoekt, is een veelvoorkomende toepassing van machine learning. De meest geschikte aanpak hiervoor is regressie, een techniek binnen supervised learning. Maar welke regressiemethode is de beste? De keuze hangt af van verschillende factoren, waaronder de aard van de data en de onderliggende relatie tussen de voorspellende variabelen (features) en de te voorspellen hoeveelheid (target variabele).

Lineaire Regressie: De klassieke aanpak

Lineaire regressie is het eenvoudigste en meest begrijpelijke regressiemodel. Het model veronderstelt een lineair verband tussen de voorspellende variabelen en de target variabele. Dit betekent dat een verandering in een voorspellende variabele resulteert in een proportionele verandering in de voorspelde hoeveelheid. De output wordt gemodelleerd als een lineaire combinatie van de invoervariabelen, plus een foutterm. Lineaire regressie is interpreteerbaar, efficiënt en een goed startpunt. Echter, het presteert slecht als de relatie tussen de variabelen niet-lineair is.

Polynomiale Regressie: Voor niet-lineaire relaties

Wanneer de relatie tussen de voorspellende variabelen en de target variabele niet-lineair is, kan polynomiale regressie een betere optie zijn. Dit model voegt polynomiale termen toe aan de lineaire regressie vergelijking, waardoor het in staat is om kromlijnige relaties te modelleren. De graad van het polynoom bepaalt de complexiteit van de curve die het model kan fitten. Hoewel flexibel, kan polynomiale regressie overfitten (te goed aanpassen aan de trainingsdata, waardoor de generalisatie naar nieuwe data daalt) als de graad te hoog is.

Ridge en Lasso Regressie: Omgaan met multicollineariteit

Wanneer er een sterke correlatie bestaat tussen de voorspellende variabelen (multicollineariteit), kan dit de stabiliteit en de interpretatie van lineaire regressiemodellen belemmeren. Ridge en Lasso regressie zijn regularisatietechnieken die dit probleem aanpakken door een strafterm toe te voegen aan de kostenfunctie. Deze strafterm penaliseert grote coëfficiënten, waardoor de complexiteit van het model wordt beperkt en overfitting wordt voorkomen. Lasso regressie heeft de extra eigenschap dat het sommige coëfficiënten naar nul kan reduceren, wat nuttig is voor feature selectie.

Support Vector Regression (SVR): Voor complexe datasets

Support Vector Regression (SVR) is een krachtige methode die goed werkt met complexe, niet-lineaire datasets. Het maakt gebruik van kernel trucs om de data naar een hogere dimensionale ruimte te projecteren, waar een lineaire scheiding mogelijk is. SVR is robuust tegen outliers en kan effectief zijn bij het modelleren van niet-lineaire relaties. De keuze van de juiste kernel is echter cruciaal voor de prestaties.

Besluitvorming:

De keuze van het meest geschikte model hangt af van de specifieke context. Begin met een eenvoudige lineaire regressie en evalueer de prestaties. Indien de prestaties onvoldoende zijn, kan men overwegen om polynomiale regressie, Ridge/Lasso regressie of SVR toe te passen. De evaluatie moet gebeuren met behulp van geschikte metrieken, zoals Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), R-squared en Mean Absolute Error (MAE), en met behulp van een testdataset die niet gebruikt werd tijdens het trainen van het model. Vergeet ook niet om de data grondig te verkennen en voor te verwerken voordat men een model selecteert. Een goede data preprocessing kan de nauwkeurigheid van de voorspellingen aanzienlijk verbeteren.