Regression in Machine Learning in Hindi | मशीन लर्निंग में रिग्रेशन क्या है?


Regression in Machine Learning in Hindi (मशीन लर्निंग में रिग्रेशन)

रिग्रेशन क्या है? (What is Regression in Machine Learning?)

Regression एक महत्वपूर्ण तकनीक है जिसका उपयोग Machine Learning में किया जाता है। यह एक प्रकार का Supervised Learning Algorithm है, जिसका उपयोग सतत (continuous) डेटा की भविष्यवाणी के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, किसी घर की कीमत, तापमान, स्टॉक प्राइस आदि की भविष्यवाणी के लिए Regression तकनीक का उपयोग किया जाता है।

 

Regression के प्रकार (Types of Regression)

Regression तकनीक के कई प्रकार हैं, जिनका उपयोग विभिन्न परिस्थितियों के अनुसार किया जाता है।

 

1. Linear Regression (लिनियर रिग्रेशन)

Linear Regression सबसे सामान्य प्रकार का Regression है। इसमें दो वेरिएबल्स के बीच संबंध को सीधी रेखा (Straight Line) के माध्यम से दर्शाया जाता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब आउटपुट वेरिएबल और इनपुट वेरिएबल के बीच एक रैखिक (linear) संबंध होता है।

Lindear Regression in Machine Learning in Hindi

Example: किसी घर के आकार (Size) के आधार पर उसकी कीमत (Price) का अनुमान लगाना।

 

2. Multiple Linear Regression (मल्टीपल लिनियर रिग्रेशन)

Multiple Linear Regression में एक आउटपुट वेरिएबल के लिए एक से अधिक इनपुट वेरिएबल होते हैं। यह तकनीक अधिक जटिल समस्याओं को हल करने में सहायक होती है।

 

3. Polynomial Regression (पॉलीनोमियल रिग्रेशन)

Polynomial Regression का उपयोग तब किया जाता है जब डेटा का संबंध रैखिक न होकर घुमावदार (curved) होता है। यह Linear Regression की तुलना में अधिक सटीक परिणाम प्रदान करता है।

 

4. Ridge Regression (रिज रिग्रेशन)

Ridge Regression एक प्रकार का Regularization Technique है, जिसका उपयोग तब किया जाता है जब डेटा में Multicollinearity की समस्या होती है।

 

5. Lasso Regression (लासो रिग्रेशन)

Lasso Regression भी Regularization Technique का एक प्रकार है, लेकिन यह आउटपुट को सरल और अधिक सटीक बनाने के लिए कुछ वेरिएबल्स को पूरी तरह समाप्त कर देता है।

 

Regression का उपयोग (Applications of Regression)

Regression Machine Learning में कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है:

  1. बिजनेस प्रेडिक्शन: भविष्य की सेल्स का अनुमान लगाना।
  2. फाइनेंस: स्टॉक मार्केट प्रेडिक्शन।
  3. स्वास्थ्य सेवाएं: मरीजों की रिकवरी का अनुमान लगाना।
  4. मौसम विज्ञान: तापमान और बारिश की भविष्यवाणी।
  5. मार्केटिंग: कस्टमर बिहेवियर एनालिसिस।

 

Regression का गणितीय फॉर्मूला (Mathematical Formula for Linear Regression)

Linear Regression के लिए सबसे सामान्य फॉर्मूला निम्नलिखित है:

Y = β0 + β1X + ε

  1. Y = Dependent Variable (जिसकी भविष्यवाणी की जा रही है)
  2. X = Independent Variable (जिस पर Y निर्भर है)
  3. β0 = Intercept
  4. β1 = Coefficient (Slope of the line)
  5. ε = Error Term

 

Regression के फायदे और सीमाएं (Advantages and Limitations of Regression)

फायदे (Advantages) सीमाएं (Limitations)
सरल और समझने में आसान तकनीक रैखिक (Linear) संबंध के लिए उपयुक्त है
भविष्यवाणी में उपयोगी आउटलेयर (Outliers) के प्रति संवेदनशील
विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक उपयोग डेटा का सही चयन आवश्यक

 

Regression कैसे काम करता है? (How Does Regression Work?)

Regression Model निम्नलिखित चरणों में काम करता है:

  1. डेटा कलेक्शन: सबसे पहले डेटा को एकत्रित किया जाता है।
  2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: डेटा को साफ और व्यवस्थित किया जाता है।
  3. मॉडल ट्रेनिंग: Regression Model को डेटा पर ट्रेन किया जाता है।
  4. मॉडल टेस्टिंग: मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जाता है।

 

निष्कर्ष (Conclusion)

Regression तकनीक Machine Learning में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह सतत डेटा की भविष्यवाणी के लिए एक प्रभावी तरीका है। Linear Regression, Polynomial Regression और Ridge Regression जैसी तकनीकों का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है। यदि आप डेटा साइंस या Machine Learning सीख रहे हैं, तो Regression को समझना आपके लिए बहुत जरूरी है।

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