Modelli di regressione nel machine learning: esempi e casi d’uso

Nel machine learning (ML), i modelli di regressione forniscono potenti funzionalità predittive. Studiando le relazioni tra variabili indipendenti e dipendenti, tecniche di regressione come la regressione lineare possono prevedere con precisione valori o risultati continui. In questo articolo esamineremo che cos’è l’analisi di regressione, evidenziando sette modelli di regressione popolari con esempi dei problemi aziendali reali che contribuiscono a risolvere. 

La regressione è una tecnica di apprendimento supervisionata che modella la relazione tra feature di input e una variabile target continua, utilizzando metodi statistici per prevedere la variabile target sulla base di nuovi dati di input. I modelli di regressione esaminano un gran numero di variabili, identificando quelle che hanno il maggiore impatto sui risultati. La regressione è fondamentale per il machine learning, soprattutto per i casi d’uso predittivi. Adattando un modello di regressione ai dati, le organizzazioni possono sostituire congetture e intuizioni con insight data-driven sui fattori che più probabilmente guideranno i risultati e i comportamenti futuri. 

Ad esempio, un’organizzazione potrebbe utilizzare la regressione lineare, il tipo più semplice di modello di regressione del machine learning, per prevedere le vendite future in base alla spesa pubblicitaria. In questo esempio, la variabile indipendente è la spesa pubblicitaria, il fattore che può essere regolato e controllato. La variabile dipendente è rappresentata dalle vendite, il risultato che stiamo cercando di prevedere in base alle variazioni della spesa pubblicitaria. Il modello di regressione lineare troverebbe la linea più adatta attraverso una serie di punti dati per prevedere la relazione tra vendite e spesa pubblicitaria, fornendo gli insight necessari per ottenere il massimo fatturato possibile con la minore spesa pubblicitaria.

Nel machine learning esistono molti tipi di modelli di regressione, ciascuno con i propri punti di forza per scenari di dati specifici e diverse esigenze di previsione. Questi esempi evidenziano la diversità e la versatilità delle tecniche di regressione in numerosi ambiti, incluso il modo in cui vengono applicate in contesti reali.

La regressione lineare è un metodo statistico che utilizza dati con valore noto per prevedere il valore di dati sconosciuti. La relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti viene modellata adattando un’equazione lineare ai dati osservati. I metodi di regressione lineare eccellono nel rilevamento degli schemi nei dati storici, fornendo ai team marketing e di vendita una comprensione dettagliata di come il comportamento dei clienti, l’utilizzo del servizio, i prezzi e i dati demografici influiscono sui tassi di abbandono. La regressione lineare multipla può aiutare le aziende a prevedere l’abbandono identificando e quantificando i principali fattori che inducono un cliente a lasciare l’azienda.

La regressione polinomiale è una forma avanzata di regressione lineare utilizzata per acquisire schemi complessi nei dati. Modella la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti come un polinomio di ennesimo grado. Adattando un’equazione non lineare ai dati, è in grado di acquisire relazioni non lineari, risultando utile quando si lavora con data set complessi. Questo tipo di modello di regressione è comunemente utilizzato nelle applicazioni dei servizi finanziari. Grazie alla capacità di rilevare le interazioni non lineari tra variabili come età, storia di guida e tipo di veicolo, la regressione polinomiale consente alle assicurazioni di valutare meglio i fattori di rischio e prevedere i risultati, portando a decisioni di sottoscrizione più informate.

La regressione Ridge è un metodo di regolarizzazione statistica utilizzato per correggere l’overfitting sui dati di addestramento dei modelli di machine learning. La regressione Ridge è una buona scelta per analizzare la multicollinearietà, ossia il verificarsi di intercorrelazioni elevate tra due o più variabili indipendenti all’interno di un modello di regressione multipla. Questo evita l’overfitting aggiungendo una penalizzazione ai coefficienti di regressione. In ambito sanitario, la regressione Ridge viene utilizzata per identificare la relazione tra un gran numero di fattori genetici, di stile di vita e ambientali e il rischio di sviluppare malattie specifiche. Questo tipo di regressione può svolgere un ruolo importante nella creazione di modelli più potenti e affidabili per la previsione del rischio di malattia individuale sulla base di molti fattori complessi e correlati.

La regressione Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) è una forma di regressione lineare che utilizza lo shrinkage (restringimento) dei valori dei dati verso un punto centrale, come la media. Un caso d’uso principale della regressione Lasso è l’automazione della selezione delle feature. La regressione Lasso seleziona automaticamente le feature utili, eliminando quelle non necessarie o ridondanti.

La regressione Elastic net fonde insieme le penalizzazioni della regressione Lasso e della regressione Ridge, producendo un modello di regressione di machine learning in grado di bilanciare la selezione delle variabili e la gestione della multicollinearietà nei modelli predittivi. Nel contesto dell’analisi sportiva, la capacità della regressione Elastic net di gestire un’ampia gamma di variabili correlate, come le statistiche dei giocatori, le metriche fisiche e le condizioni di gioco, la rende utile per analizzare le prestazioni dei giocatori e prevedere i risultati delle partite.

La regressione logistica è un metodo statistico utilizzato per prevedere risultati binari utilizzando una o più variabili predittore. Utilizzando un data set di variabili indipendenti, questo modello stima la probabilità che si verifichi un evento. La regressione logistica può svolgere un ruolo importante negli ambienti di produzione con la manutenzione predittiva, stimando la probabilità di guasto delle attrezzature in base a fattori come schemi di utilizzo, condizioni operative e dati sui guasti passati. Questa capacità predittiva aiuta le organizzazioni a eseguire la manutenzione delle attrezzature in modo proattivo, aumentando l’efficienza operativa e riducendo i costi di manutenzione.

Il gradient boosting è un modello di machine learning di tipo ensemble che può essere utilizzato per risolvere problemi di regressione complessi. Attraverso l’aggiunta successiva di modelli predittivi più deboli, il gradient boosting cerca di ridurre al minimo l’errore complessivo di previsione combinando i punti di forza di molti modelli, per lo più alberi decisionali. La previsione finale, altamente accurata, rappresenta la media dei modelli deboli. Il gradient boosting è particolarmente utile per rispondere a domande di business relative alle vendite perché può gestire schemi complessi e interazioni tra variabili. Ad esempio, può analizzare i dati storici di vendita, le tendenze stagionali e altri fattori come indicatori economici, schemi meteorologici e cambiamenti nella domanda dei consumatori per generare previsioni di vendita accurate e affidabili.