“Sinh nghề tử nghiệp” – ông bà ta thường nói vậy. Mà đã “sinh” ra trong cái thời buổi “Big Data” lên ngôi, thì làm sao tránh khỏi những thuật ngữ thống kê “cao siêu” như “Regression” được, phải không nào? Vậy, Regression Là Gì? Hãy cùng lalagi.edu.vn “vén màn bí mật” đằng sau thuật ngữ “thần thánh” này nhé!
“Regression” – Khi “dữ liệu” lên tiếng
Regression là gì?
Nói một cách “dễ thở” nhất, Regression (hồi quy) là một phương pháp thống kê dùng để dự đoán giá trị của một biến số (biến phụ thuộc) dựa trên mối quan hệ của nó với một hoặc nhiều biến số khác (biến độc lập).
Nghe có vẻ “hóc búa” nhỉ? Thử tưởng tượng bạn đang muốn dự đoán giá nhà dựa trên diện tích. Diện tích ở đây chính là biến độc lập, còn giá nhà là biến phụ thuộc. Regression sẽ giúp bạn tìm ra mối quan hệ giữa hai biến số này, từ đó dự đoán giá nhà dựa trên diện tích.
Các loại Regression phổ biến
Tương tự như “trên đời này có rất nhiều loại người”, Regression cũng có nhiều “anh em họ hàng” khác nhau, mỗi loại lại có “tính cách” và “sở trường” riêng. Một số loại Regression “phổ biến” nhất phải kể đến:
- Hồi quy tuyến tính đơn biến (Simple Linear Regression): Dùng khi chỉ có một biến độc lập và mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tuyến tính.
- Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression): Sử dụng khi có nhiều biến độc lập và mối quan hệ giữa chúng với biến phụ thuộc là tuyến tính.
- Hồi quy phi tuyến (Non-linear Regression): Áp dụng khi mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến.
Ứng dụng của Regression trong đời sống
Nghe “cao siêu” là vậy, nhưng thực chất, Regression được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày, từ những việc “đao to trủ lớn” đến những vấn đề “cỏn con” như:
- Dự đoán giá cả: Dự đoán giá nhà đất, giá vàng, giá cổ phiếu,…
- Dự báo thời tiết: Dựa trên dữ liệu lịch sử về nhiệt độ, lượng mưa, … để dự đoán thời tiết trong tương lai.
- Phân tích hiệu quả marketing: Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo, từ đó tối ưu hóa chi phí và tăng doanh thu.
Phân tích dữ liệu
Regression – “Liệu cơm gắp mắm” cho từng trường hợp
Khi nào nên dùng Regression?
“Lựa chọn đúng công cụ” là yếu tố tiên quyết để giải quyết mọi vấn đề. Vậy, khi nào thì nên “chọn mặt gửi vàng” cho Regression?
- Khi bạn muốn dự đoán một giá trị liên tục: Ví dụ như dự đoán giá nhà, doanh thu, nhiệt độ,…
- Khi bạn muốn hiểu được mối quan hệ giữa các biến số: Ví dụ như mối quan hệ giữa thời gian học và điểm số, giữa chi phí quảng cáo và doanh thu,…
Những lưu ý khi “sử dụng” Regression
Mặc dù là một công cụ hữu ích, nhưng Regression cũng có những “hạn chế” nhất định. Do đó, khi “sử dụng” Regression, bạn cần lưu ý:
- Kiểm tra dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu của bạn đáp ứng các điều kiện của Regression, ví dụ như dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn, không có ngoại lai,…
- Lựa chọn mô hình phù hợp: Tùy vào từng trường hợp cụ thể, bạn cần lựa chọn loại Regression phù hợp.
- Kiểm tra độ chính xác của mô hình: Sau khi xây dựng mô hình, bạn cần kiểm tra độ chính xác của nó trước khi sử dụng để dự đoán.
Regression – “Góc nhìn” từ tâm linh
Người xưa có câu: ” Gieo nhân nào, gặt quả nấy”. Điều này cũng phần nào phản ánh ý nghĩa của Regression trong việc dự đoán kết quả dựa trên những gì đã diễn ra trong quá khứ. Mỗi dữ liệu trong quá khứ đều là một “nhân” gieo xuống, và Regression giúp chúng ta dự đoán “quả” sẽ gặt hái được trong tương lai.
Bạn đã sẵn sàng “thám hiểm” thế giới Regression?
Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Regression là gì cũng như những ứng dụng của nó trong đời sống. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về các loại Regression hay cách thức thực hiện Regression, hãy tham khảo thêm bài viết về Regression test là gì hoặc Kiểm thử là gì trên lalagi.edu.vn.
Hãy để lại bình luận bên dưới để chia sẻ những thắc mắc hoặc suy nghĩ của bạn về Regression nhé!
Hồi quy tuyến tính
