Regressão Linear Simples

Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados

A regressão linear simples é a ponte da estatística para o machine learning: é o modelo mais simples capaz de prever. Supõe-se que a relação entre uma entrada x e uma saída y é uma reta acrescida de ruído aleatório, e procuras a reta que melhor se ajusta.

β₀ é a ordenada na origem, β₁ o declive e ε o ruído. "Melhor ajuste" significa a reta que minimiza o total dos resíduos ao quadrado (as distâncias verticais entre os pontos e a reta), o método dos mínimos quadrados ordinários (OLS).

Arrasta o declive e a ordenada na origem na figura e observa a soma dos erros ao quadrado (SSE) variar. A reta OLS é a única que leva o comprimento total ao quadrado dos segmentos de resíduo, em coral, até ao seu mínimo.

Onde isto aparece no MLA regressão linear é o ponto de partida que todo o projeto de ML deve superar antes de recorrer a algo mais sofisticado. O seu objetivo de erro ao quadrado é a função de perda da regressão (MSE) que minimizarás vezes sem conta e, como viste na lição sobre MLE, corresponde exatamente à máxima verosimilhança sob ruído gaussiano. Compreende esta reta e compreenderás o esqueleto de qualquer modelo…
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