Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

Hồi quy tuyến tính là một thuật toán học có giám sát cơ bản trong Machine Learning (ML) và thống kê. Mục đích chính của nó là mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc (kết quả bạn muốn dự đoán) và một hoặc nhiều biến độc lập (các đặc trưng hoặc yếu tố dự báo). Bằng cách khớp một đường thẳng với các điểm dữ liệu, mô hình có thể dự đoán các kết quả số liên tục, làm cho nó trở thành nền tảng của mô hình hóa dự đoán và phân tích dữ liệu.

Cách thức hoạt động của Hồi quy tuyến tính

Ý tưởng cốt lõi đằng sau Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) là tìm đường thẳng "phù hợp nhất" (best-fit) thông qua một biểu đồ phân tán các điểm dữ liệu, đường thẳng này giảm thiểu khoảng cách tổng thể giữa các điểm và chính đường thẳng đó. Quá trình này, được gọi là phân tích hồi quy (regression analysis), xác định các giá trị hệ số tối ưu cho các biến độc lập. Khi đường thẳng này được thiết lập, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới, chưa thấy. Hiệu suất của mô hình thường được đánh giá bằng các số liệu như Sai số bình phương trung bình (Mean Squared Error - MSE), đo lường sự khác biệt bình phương trung bình giữa các giá trị dự đoán và giá trị thực tế, hoặc R-squared, cho biết tỷ lệ phương sai trong biến phụ thuộc có thể dự đoán được từ các biến độc lập.

Các ứng dụng AI/ML thực tế

Sự đơn giản và khả năng diễn giải của Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) làm cho nó trở nên vô cùng giá trị trong nhiều ngành công nghiệp.

1. Dự báo Bán hàng và Nhu cầu: Các doanh nghiệp sử dụng Hồi quy tuyến tính để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Các biến độc lập có thể bao gồm chi phí quảng cáo, tính thời vụ, các chỉ số kinh tế và các hoạt động khuyến mãi. Bằng cách hiểu các mối quan hệ này, các công ty có thể tối ưu hóa hàng tồn kho, chiến lược tiếp thị và ngân sách. Đây là một ứng dụng cổ điển trong dự báo kinh doanh.
2. Dự đoán giá bất động sản: Trong lĩnh vực bất động sản, các mô hình có thể dự đoán giá trị tài sản dựa trên các đặc điểm như diện tích vuông, số lượng phòng ngủ, vị trí và tuổi. Một mô hình hồi quy tuyến tính có thể phân tích một tập dữ liệu lớn về doanh số bán nhà để xác định mức độ đóng góp của từng đặc điểm vào giá cuối cùng, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho cả người mua và người bán. Các dịch vụ như Zillow Zestimate sử dụng các mô hình thống kê tương tự, mặc dù phức tạp hơn, làm nền tảng.

Phân biệt với các thuật ngữ liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt Hồi quy tuyến tính với các thuật toán phổ biến khác:

• Hồi quy Logistic (Logistic Regression): Sự khác biệt lớn nhất nằm ở đầu ra của chúng. Hồi quy tuyến tính dự đoán các giá trị liên tục (ví dụ: giá, chiều cao, nhiệt độ). Ngược lại, Hồi quy Logistic là một thuật toán phân loại dự đoán một kết quả rời rạc, phân loại (ví dụ: có/không, spam/không phải spam, lành tính/ác tính). Mặc dù cả hai đều là mô hình tuyến tính, nhưng các trường hợp sử dụng của chúng khác biệt.
• Mô hình học sâu (Deep Learning Models): Hồi quy tuyến tính là một mô hình đơn giản, minh bạch, hoạt động tốt khi mối quan hệ cơ bản giữa các biến là tuyến tính. Đối với các bài toán phi tuyến tính, phức tạp thường gặp trong Thị giác máy tính (Computer Vision - CV), chẳng hạn như phát hiện đối tượng (object detection) hoặc phân vùng ảnh (image segmentation), cần có các mô hình mạnh mẽ hơn như mạng nơ-ron (neural networks). Các mô hình như Ultralytics YOLO tận dụng học sâu (deep learning) để nắm bắt các mẫu phức tạp mà một mô hình tuyến tính đơn giản không thể.

Mức độ Liên quan và Hạn chế

Hồi quy tuyến tính giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, tính độc lập của các sai số và phương sai không đổi của các sai số (homoscedasticity). Vi phạm các giả định này có thể dẫn đến hiệu suất mô hình kém. Nó cũng nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ, có thể ảnh hưởng không cân đối đến đường thẳng phù hợp.

Mặc dù có những hạn chế này, tính đơn giản, tốc độ và khả năng diễn giải cao của nó làm cho nó trở thành một điểm khởi đầu tuyệt vời cho nhiều bài toán hồi quy và một công cụ có giá trị để hiểu các mối quan hệ dữ liệu cơ bản. Nó thường đóng vai trò là một chuẩn mực để đánh giá các mô hình phức tạp hơn. Các thư viện như Scikit-learn cung cấp các triển khai mạnh mẽ để sử dụng thực tế và hiểu các nguyên tắc của nó là rất quan trọng trước khi khám phá các kỹ thuật nâng cao hoặc sử dụng các nền tảng để huấn luyện mô hình và triển khai. Đánh giá các mô hình bằng các số liệu như MSE hoặc R-squared, cùng với các số liệu như độ chính xác hoặc điểm F1 trong các ngữ cảnh liên quan, giúp đánh giá hiệu quả trên dữ liệu xác thực. Tuân theo các phương pháp hay nhất để triển khai mô hình đảm bảo ứng dụng thực tế đáng tin cậy và áp dụng các mẹo để huấn luyện mô hình có thể nâng cao kết quả.