Modelos de regressão em ML: exemplos e casos de uso

No aprendizado de máquina (machine learning, ML), os modelos de regressão oferecem recursos preditivos avançados. Ao investigar as relações entre variáveis independentes e dependentes, técnicas de regressão, como a regressão linear, podem prever com precisão valores ou resultados contínuos. Neste artigo, vamos analisar o que é análise de regressão, destacando sete principais modelos de regressão com exemplos de problemas reais de negócios que eles resolvem. 

A regressão é uma técnica de aprendizado supervisionado que modela a relação entre os recursos de entrada e uma variável-alvo contínua, usando métodos estatísticos para prever a variável-alvo com base em novos dados de entrada. Os modelos de regressão examinam um grande número de variáveis, identificando aquelas que apresentam os resultados de maior impacto. A regressão é fundamental para o aprendizado de máquina, especialmente em casos de uso preditivos. Ao adaptar um modelo de regressão aos dados, as organizações podem substituir hipóteses e palpites informados por insights baseados em dados sobre os fatores mais prováveis de conduzir resultados e comportamentos futuros. 

Por exemplo, uma organização poderia usar a regressão linear, o modelo de regressão mais simples de aprendizado de máquina, para prever vendas futuras com base nos gastos com publicidade. Neste exemplo, a variável independente é o gasto com publicidade, o fator que pode ser ajustado e controlado. As vendas são a variável dependente, o resultado que estamos tentando prever com base nas mudanças nos gastos com publicidade. O modelo de regressão linear consegue identificar a linha mais adequada por meio de um conjunto de pontos de dados para prever a relação entre as vendas e os gastos com publicidade, fornecendo os insights necessários para obter as vendas ou a receita mais altas possíveis para o menor volume investimento de publicidade.

No aprendizado de máquina, existem vários tipos de modelos de regressão, cada um com pontos fortes para cenários de dados e necessidades de previsão específicos. Esses exemplos ressaltam a diversidade e versatilidade das técnicas de regressão em diferentes áreas, incluindo a forma como são aplicadas em contextos reais.

A regressão linear é um método estatístico que usa dados de valor conhecido para prever o valor de dados desconhecidos. A relação entre uma ou mais variáveis dependentes e independentes é modelada ao adaptar uma equação linear aos dados observados. Os métodos de regressão linear são excelentes na detecção de padrões em dados históricos, fornecendo às equipes de marketing e vendas uma compreensão detalhada de como o comportamento do cliente, o uso de serviços, a determinação de preços e dados demográficos afetam as taxas de desistência. A regressão linear múltipla pode ajudar as empresas a prever a perda de clientes, identificando e quantificando os principais fatores que levam o cliente a desistir de uma compra.

A regressão polinomial é uma forma avançada de regressão linear usada para capturar padrões complexos nos dados. Ela modelou a relação entre as variáveis dependentes e independentes como um polinômio de enésimo grau (grau n). Ao adaptar uma equação não linear aos dados, ela é capaz de capturar relacionamentos não lineares, o que a torna útil quando se trabalha com conjuntos de dados complexos. Esse tipo de modelo de regressão é comumente usado em aplicações de serviços financeiros. Com a capacidade de capturar interações não lineares entre variáveis como idade, histórico de condução e tipo de veículo, a regressão polinomial permite que as seguradoras avaliem melhor os fatores de risco e prevejam os resultados, chegando a decisões de subscrição mais fundamentadas.

A regressão de Ridge é um método de regularização estatística usado para corrigir o uso excedente nos dados de treinamento de modelos de aprendizado de máquina. A regressão de Ridge é uma boa escolha para analisar a multicolinearidade, a ocorrência de altas intercorrelações entre duas ou mais variáveis independentes em um modelo de regressão múltipla. Isso previne o uso excedente, adicionando uma penalidade aos coeficientes de regressão. Em ambientes de saúde, a regressão de Ridge é usada para identificar a relação entre um grande número de fatores genéticos, de estilo de vida e ambientais e o risco de desenvolver doenças específicas. Esse tipo de regressão pode desempenhar um papel importante na criação de modelos mais avançados e confiáveis para prever o risco de doenças individuais com base em muitos fatores complexos e interligados.

A regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, ou Operador de Seleção e Redução Absoluto Mínimo) é uma forma de regressão linear que utiliza o encolhimento, onde os valores dos dados são reduzidos em direção a um ponto central, como a média. Um dos principais casos de uso de regressão Lasso é a automação da seleção de recursos. De modo automático, a regressão Lasso seleciona recursos úteis, eliminando recursos desnecessários ou redundantes.

A regressão Elastic Net reúne as penalidades das regressões Lasso e Ridge, resultando em um modelo de regressão de aprendizado de máquina capaz de equilibrar a seleção de variáveis e o tratamento da multicolinearidade em modelos preditivos. No contexto da análise de dados esportivos, a capacidade da regressão Elastic Net de lidar com uma ampla variável correlacionada, como estatísticas de jogadores, métricas físicas e condições de jogo, faz com que ela seja útil para analisar o desempenho dos jogadores e prever os resultados dos jogos.

A regressão logística é um método estatístico usado para prever resultados binários usando uma ou mais variáveis preditivas. Usando um conjunto de dados de variáveis independentes, este modelo estima a probabilidade de um evento ocorrer. A regressão logística pode desempenhar um papel importante nas configurações industriais com manutenção preditiva, estimando a probabilidade de falhas de equipamento com base em fatores, incluindo padrões de uso, condições de funcionamento e dados de falhas anteriores. Essa capacidade preditiva ajuda as organizações a realizarem manutenção de equipamentos de forma proativa, aumentando a eficiência operacional e reduzindo os custos de manutenção.

O Gradient boosting é um modelo de aprendizado de máquina completo que pode ser usado para resolver problemas complexos de regressão. Através da adição sucessiva de modelos preditivos mais fracos, o Gradient boosting busca minimizar o erro de previsão geral, combinando os pontos fortes de muitos modelos, na maioria das vezes árvores de decisão. A previsão final altamente precisa representa a média dos aprendizados fracos. O Gradient boosting é especialmente útil para responder a questões comerciais relacionadas às vendas, pois ele é capaz de lidar com padrões complexos e interações entre as variáveis. Por exemplo, é possível analisar dados históricos de vendas, tendências sazonais e outros fatores, como indicadores econômicos, padrões climáticos e mudanças na demanda do consumidor, para gerar previsões de vendas precisas e confiáveis.