Hồi quy (Regression)

Định nghĩa

Hồi quy (Regression) là một bài toán thuộc Học có giám sát (Supervised Learning), trong đó mục tiêu là xây dựng một mô hình có khả năng dự đoán (predict) một giá trị liên tục (continuous).

Đầu ra (Output/Label) của bài toán hồi quy là một con số.

Câu hỏi Hồi quy

Bài toán này trả lời câu hỏi: “Bao nhiêu?”

Phân biệt với Phân loại (Classification)

• Phân loại (Classification): Dự đoán loại (rời rạc). Ví dụ: “Nóng” hay “Lạnh”?
• Hồi quy: Dự đoán con số (liên tục). Ví dụ: Nhiệt độ ngày mai là bao nhiêu độ C?

Ví dụ

• Dự báo giá nhà (dựa trên diện tích, vị trí…).
• Dự báo doanh số bán hàng (dựa trên chi tiêu quảng cáo, mùa vụ…).
• Dự báo giá cổ phiếu.
• Dự đoán tuổi của một người dựa trên ảnh.

Thuật toán Phổ biến

• Hồi quy Tuyến tính (Linear Regression).
• Hồi quy Đa thức (Polynomial Regression).
• Cây Quyết định Hồi quy (Decision Tree Regression).
• Rừng Ngẫu nhiên Hồi quy (Random Forest Regression).
• Mạng Nơ-ron (Neural Network).