Học có giám sát với R: Hồi quy

Sau khi đã biết cách khớp các mô hình hồi quy tuyến tính cơ bản, chúng ta sẽ học cách đánh giá hiệu quả của mô hình. Chúng ta sẽ xem lại việc đánh giá mô hình bằng đồ thị và tìm hiểu hai thước đo cơ bản cho mô hình hồi quy. Ta cũng sẽ học cách huấn luyện một mô hình có thể hoạt động tốt trong thực tế, không chỉ trên dữ liệu huấn luyện. Dù các kỹ thuật này được minh họa bằng hồi quy tuyến tính, toàn bộ khái niệm đều áp dụng cho các mô hình khớp bởi bất kỳ thuật toán hồi quy nào.

Trước khi chuyển sang các kỹ thuật hồi quy tinh vi hơn, chúng ta sẽ xem xét một số vấn đề khác trong mô hình hóa: mô hình hóa với biến phân loại, tương tác giữa các biến, và khi nào bạn nên cân nhắc biến đổi đầu vào và đầu ra trước khi mô hình hóa. Dù các kỹ thuật hồi quy nâng cao có thể tự động xử lý một số vấn đề này, điều quan trọng là bạn phải nhận biết chúng để hiểu phương pháp nào xử lý tốt từng vấn đề — và vấn đề nào bạn vẫn cần tự quản lý.

Khi đã nắm vững các mô hình tuyến tính, chúng ta sẽ bắt đầu xem các kỹ thuật để mô hình hóa những tình huống không thỏa giả định tuyến tính. Điều này bao gồm dự đoán xác suất và tần suất (giá trị bị chặn trong khoảng từ 0 đến 1); dự đoán số đếm (các số nguyên không âm và các suất liên quan); và các phản hồi có quan hệ phi tuyến nhưng mang tính cộng với đầu vào. Các thuật toán này là những biến thể của mô hình tuyến tính chuẩn.

Trong chương này, chúng ta sẽ xem các thuật toán mô hình hóa không giả định tính tuyến tính hay tính cộng, và có thể học một số dạng tương tác giới hạn giữa các biến đầu vào. Đây là các phương pháp dựa trên cây (tree-based), hoạt động bằng cách kết hợp các tập hợp (ensemble) của các cây quyết định (decision tree) được học từ dữ liệu huấn luyện.