Regresi Linier

matematika
regresi linier

Diperbarui pada September 05, 2024211 Menit Baca

Regresi Linier cover image

Perkenalan

Diberikan kumpulan data D={(X1,Y2),…,(XN,YN)}D = \{(X_{1}, Y_{2}), \dots,(X_{N}, Y_{N})\} seperti XiX_{i} dan YiY_{i } bersifat kontinu, Tujuan dari "Regresi Linier" adalah menemukan garis terbaik yang sesuai dengan data ini.

Dengan kata lain, kami ingin membuat model:

y^=a∗0+a∗1.x∗1+⋯+a∗p.x_p\hat{y} = a*{0} + a*{1}.x*{1} + \dots + a*{p}.x\_{p}

dimana pp adalah jumlah dimensi variabel XX.

Pada artikel ini kita akan melihat cara mengatasi masalah ini dalam tiga skenario:

  • Ketika X adalah satu dimensi yaitu p=1p=1.

  • Ketika X multidimensi yaitu p>1p>1.

  • Menggunakan penurunan gradien.

XX adalah satu dimensi (Kuadrat Terkecil Biasa)

Model yang ingin kita buat berbentuk:

y^=a∗0+a∗1.x\hat{y} = a*{0} + a*{1}.x

Ingatlah bahwa tujuan regresi linier adalah menemukan garis yang paling sesuai dengan data. Dengan kata lain, kita perlu meminimalkan jarak antara titik data dan garis.

(a∗0^,a∗1^)=argmin⁡(a∗0,a∗1)∑∗i=1N(y∗i−y∗i^)2(\hat{a*{0}}, \hat{a*{1}}) = \underset{(a*{0}, a*{1})}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y*{i}})^2

=argmin⁡(a∗0,a∗1)∑∗i=1N(y∗i−(a∗0+a∗1.x∗i))2= \underset{(a*{0}, a*{1})}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - (a*{0} + a*{1}.x*{i}))^2

Katakanlah:

L=∑∗i=1N(y∗i−(a∗0+a∗1.x_i))2L = \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - (a*{0} + a*{1}.x\_{i}))^2

Untuk mencari nilai minimum, kita perlu menyelesaikan persamaan berikut:

{∂L∂a0=0∂L∂a1=0\begin{cases} \frac{\partial L}{\partial a_{0}} = 0\\ \frac{\partial L}{\partial a_{1}} = 0 \end{cases}
{∑i=1N−2(yi−(a0+a1.xi))=0∑i=1N−2xi(yi−(a0+a1.xi))=0\begin{cases} \sum\limits_{i=1}^{N} -2(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) = 0\\ \sum\limits_{i=1}^{N} -2x_{i}(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) = 0 \end{cases}

Kita mulai dengan mengembangkan persamaan pertama:

∑i=1Nyi−∑i=1Na0+∑i=1Na1.xi=0\sum\limits_{i=1}^{N} y_{i} - \sum\limits_{i=1}^{N}a_{0} + \sum\limits_{i=1}^{N} a_{1}.x_{i} = 0\\
∑i=1Nyi−Na0+∑i=1Na1.xi=0\sum\limits_{i=1}^{N} y_{i} - Na_{0} + \sum\limits_{i=1}^{N} a_{1}.x_{i} = 0\\
a0=∑i=1NyiN−∑i=1NxiNa1a_{0} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} y_{i}}{N} - \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}}{N}a_{1}
a0=Y−Xa1a_{0} = Y - Xa_{1}

Kami substitusikan ke persamaan kedua:

∑i=1Nxi(yi−Y+Xa1−a1xi)=0\sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}(y_{i} - Y + Xa_{1} - a_{1}x_{i}) = 0
∑i=1N(yi−Y)+a1(X−xi)=0\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y) + a_{1}(X - x_{i}) = 0
∑i=1N(yi−Y)−∑i=1Na1(xi−X)=0\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y) - \sum\limits_{i=1}^{N}a_{1}(x_{i} - X) = 0
a1=∑i=1N(yi−Y)∑i=1N(xi−X)=∑i=1N(yi−Y)(xi−X)∑i=1N(xi−X)2=COV(X,Y)VAR(X)a_{1} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y)}{\sum\limits_{i=1}^{N}(x_{i} - X)} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y)(x_{i} - X)}{\sum\limits_{i=1}^{N}(x_{i} - X)^2} = \frac{COV(X, Y)}{VAR(X)}

Kami mengganti kembali a0a_{0}:

{a0=Y−XCOV(X,Y)VAR(X)a1=COV(X,Y)VAR(X)\begin{cases} a_{0} = Y - X\frac{COV(X, Y)}{VAR(X)}\\ a_{1} = \frac{COV(X, Y)}{VAR(X)} \end{cases}

XX adalah multidimensi (Kuadrat Terkecil Biasa)

Dalam hal ini, XiX_{i} bukan lagi bilangan real, melainkan vektor dengan ukuran pp:

X∗i=(X∗i1,X∗i2,…,X∗ip)X*{i} = (X*{i1},X*{i2},\dots,X*{ip})

Jadi, modelnya ditulis sebagai berikut:

y^=a∗0+a∗1x∗1+a∗2x∗2+⋯+a∗px_p\hat{y} = a*{0} + a*{1}x*{1} + a*{2}x*{2} + \dots + a*{p}x\_{p}

atau dapat ditulis dalam format matriks:

Y^=X.W\hat{Y} = X.W

Di mana:

  • YY berbentuk (N,1)(N, 1).

  • XX berbentuk (N,p)(N, p).

  • WW berbentuk (p,1)(p, 1): ini adalah vektor parameter (w1,w2,…,wp)(w_{1}, w_{2}, \dots, w_{p}).

Mirip dengan kasus pertama, kami bertujuan untuk meminimalkan kuantitas berikut:

W^=argmin⁡W∑∗i=1N(y∗i−y_i^)2\hat{W} = \underset{W}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y\_{i}})^2

Sekali lagi mari kita katakan:

L=∑∗i=1N(y∗i−y_i^)2L = \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y\_{i}})^2

=(Y−XW)T(Y−XW)= (Y-XW)^{T}(Y-XW)
=YTY−YTXW−WTXTY+WTXTXW= Y^TY-Y^TXW-W^TX^TY+W^TX^TXW
=YTY−2WTXTY+WTXTXW= Y^TY-2W^TX^TY+W^TX^TXW

Karena kita ingin meminimalkan LL terhadap WW, maka kita dapat mengabaikan suku pertama "YTYY^TY" karena tidak bergantung pada WW dan mari selesaikan persamaan berikut:

∂(−2WTXTY+WTXTXW)∂W=0\frac{\partial (-2W^TX^TY+W^TX^TXW)}{\partial W} = 0
−2XTY+2XTXW^=0-2X^TY+2X^TX\hat{W} = 0
W^=(XTX)−1XTY\hat{W} = (X^TX)^{-1}X^TY

Menggunakan penurunan gradien

Berikut rumusan algoritma penurunan gradien:

w∗n+1=w∗n−lr×∂f∂w_nw*{n+1} = w*{n} - lr \times \frac{\partial f}{\partial w\_{n}}

Sekarang yang harus kita lakukan adalah menerapkannya pada dua parameter a0a_{0} dan a1a_{1} (dalam kasus satu variabel XX):

{a0(n+1)=a0(n)−lr×∂L∂a0a1(n+1)=a1(n)−lr×∂L∂a1\begin{cases} a_{0}^{(n+1)} = a_{0}^{(n)} - lr \times \frac{\partial L}{\partial a_{0}}\\ a_{1}^{(n+1)} = a_{1}^{(n)} - lr \times \frac{\partial L}{\partial a_{1}} \end{cases}

dan kita tahu bahwa:

{∂L∂a0=∑i=1N−2(yi−(a0+a1.xi))∂L∂a1=∑i=1N−2xi(yi−(a0+a1.xi))\begin{cases} \frac{\partial L}{\partial a_{0}} = \sum\limits_{i=1}^{N} -2(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i}))\\ \frac{\partial L}{\partial a_{1}} = \sum\limits_{i=1}^{N} -2x_{i}(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) \end{cases}

Dengan substitusi:

{a0(n+1)=a0(n)+2×lr×∑i=1N(yi−(a0(n)+a1(n).xi))a1(n+1)=a1(n)+2×lr×∑i=1Nxi(yi−(a0(n)+a1(n).xi))\begin{cases} a_{0}^{(n+1)} = a_{0}^{(n)} + 2 \times lr \times \sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - (a_{0}^{(n)} + a_{1}^{(n)}.x_{i}))\\ a_{1}^{(n+1)} = a_{1}^{(n)} + 2 \times lr \times \sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}(y_{i} - (a_{0}^{(n)} + a_{1}^{(n)}.x_{i})) \end{cases}

Kuis

  • Apa rumus vektor parameter optimal dalam kasus regresi linier multidimensi:

  • COV(X,Y)VAR(Y)\frac{COV(X, Y)}{VAR(Y)}

  • COV(X,Y)VAR(X)\frac{COV(X, Y)}{VAR(X)}

  • (XTX)−1XTY(X^TX)^{-1}X^TY "benar"

  • Mengapa kita menempatkan turunannya menjadi 0?

  • Untuk menemukan ekstremnya. "benar"

  • Untuk meminimalkan turunan.

  • Untuk hanya mempertahankan bagian riil dari turunannya.

  • Apa tujuan regresi linier?

  • Mencari garis yang melewati semua titik.

  • Untuk menemukan baris yang paling menggambarkan data."benar"

  • Untuk menemukan garis yang paling baik memisahkan data.

Pertimbangkan karier teknologi - Pelajari lebih lanjut tentang bootcamp online CLA

Career Services background pattern

Layanan Karir

Contact Section background image

Mari tetap berhubungan

Ringkasan

Tentang

Kursus

Hukum

HUBUNGI KAMI

IKUTI KAMI:

Code Labs Academy © 2025 Semua hak dilindungi undang-undang.