Виды регресса: Регресс — что это такое, примеры регресса

Регресс — что это такое, примеры регресса

Главная / ЧАстые ВОпросы

1 января 2021

1. Регресс – это …
2. Регресс в развитии общества
3. В психологии
4. В биологии
5. Регресс в праве и страховании

Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Слова, имеющие множество значений, очень часто встречаются нам и в деловой сфере, и в повседневной жизни.

Знать значение таких слов нужно хотя бы для того, чтобы уметь правильно употреблять, не боясь показаться невеждой .

Сегодня мы поговорим о том, что такое регресс и где уместно использование этого термина.

Регресс – это …

Если очень кратко и очень коротко, то «прогресс» — это «идти вперед», а «регресс» — «идти назад».

Латинское слово «regressus» обозначает «движение назад». Такова суть понятия, но в разных сферах применение этого термина имеет свои особенности.

Далее мы рассмотрим, что обозначает понятие «регресс» применительно к различным процессам.

Регресс в развитии общества

Эволюция человечества – это сложный процесс развития, который характеризуется как движением вперед (прогрессом), так и движением назад (регрессом).

Регресс – это, как и прогресс, есть развитие. Только вектор этого развития направлен в противоположную прогрессу сторону.

Пример: период с 20 века по сегодняшний день – это стремительный прогресс науки и техники. Человечество поднялось на новую ступень эволюционного развития. Но положительные результаты этого процесса затронули не все человечество.

В мире есть десятки регионов и даже целых стран, где людям недоступны элементарные медицинские услуги, где люди гибнут от различных инфекций, потому что у них нет антибиотиков. В этих странах налицо процесс регресса.

Допустим, эти страны не будут иметь возможность получать какую-либо помощь извне. В результате, с течением времени (возможно, через несколько сотен лет), население этих стран деградирует в умственном (отсутствие образования), физическом (голод) и нравственном развитии.

Вывод: регресс в истории развития общества – это движение от сложной системы развития к более простой (примитивной), т.е. деградация (это как?) всех составляющих общественной системы.

Наиболее значимые признаки регресса в обществе:

1. прекращение роста экономики → упадок экономики → кризис → развал экономики;
2. снижение уровня жизни населения → рост разницы благосостояния богатых и бедных слоев населения → обнищание основной массы населения;
3. (снижение рождаемости + рост смертности + рост заболеваемости) → уменьшение численности населения;
4. (падение уровня образованности + снижение актуальности моральных и духовных ценностей) → моральная деградация населения;
5. решение острых общественных вопросов мерами насилия;
6. снижение роли страны в международных отношениях.

Самое интересное, что человечество уже «проходило» тему регресса. В далеких 15 – 18 веках до н.э. существовала развитая микенская цивилизация (Греция). А примерно в 12 веке до н. э. данная цивилизация (это как?) перестала существовать.

По мнению ученых, упадок и гибель цивилизации произошли из-за регресса развития, который привел к миграции населения в другие регионы, утрате письменности, исчезновению технологий производства, прекращению торговых отношений с другими странами.

Регрессия в психологии

Сознание и мировосприятие человека формируются в раннем возрасте. Следовательно, защитные реакции организма на негативное влияние извне закрепляются в подсознании человека в том же периоде.

Например, ребенок испугался → заплакал → мама пожалела → испуг прошел. Став старше, этот человек, не сумевший найти выход в какой-то ситуации, просто начнет плакать. Его подсознание вспомнило, что когда-то именно плач помогал решить аналогичную проблему.

Такая ситуация в психологии называется регрессией.

Вывод: регрессия в психологии – это защитная реакция сознания человека (защитный механизм). Выражается в том, что индивидуум в стрессовой ситуации на подсознательном уровне прибегает к поведению, которое в детстве гарантировало ему безопасность.

Пример регрессии, который наблюдали миллионы телезрителей: бывший (на тот момент действующий) президент Грузии Саакашвили жует свой галстук во время разговора по телефону.

По всей видимости, известия чрезвычайно расстроили Саакашвили, и он, не контролируя своего поведения, начинает жевать предмет своего гардероба.

Примеры регресса в биологии

Регресс в биологии характеризуется следующими признаками:

1. уменьшение численности особей какого-либо вида флоры или фауны;
2. уменьшение ареала их обитания.

Прогресс и регресс – две движущих силы эволюции.

Отличия природного прогресса от регресса:

Результатом регресса может стать полное исчезновение вида.

Данный процесс протекает либо очень медленно, под воздействием природных факторов (вспомним про вымерших динозавров), либо очень стремительно, например, из-за непродуманной хозяйственной деятельности человека.

Ныне в состоянии биологического регресса находятся многие представители животного мира: уссурийские тигры, гепарды, белые медведи.

Морфологический регресс – это разновидность биологического. Это изменение биологического организма в сторону упрощения. Например, у некоторых пещерных насекомых нет органов зрения, они исчезли ввиду ненадобности в конкретных условиях.

Регресс в праве и страховании

Регрессом в области права называют требование физического или юридического лица возместить денежную сумму, уплаченную им ранее другому физ. или юр. лицу.

Объясню ситуацию «на пальцах». Допустим, есть 3 человека – Иванов, Петров и Сидоров. Иванов разбил стекло Сидорову. Петров оплатил Сидорову ущерб, нанесенный Ивановым.

И теперь Петров вправе требовать у Иванова сумму, которую он уплатил Сидорову. Это называется регрессным требованием (регрессным иском).

Регрессное требование может возникнуть в следующих ситуациях:

1. в случае, если работодатель возместил третьему лицу ущерб, причиненный его работником;
2. в случае, если страховщик ОСАГО (что это?) выплатил пострадавшему в ДТП некую сумму за ущерб, нанесенный страхователем в состоянии алкогольного или иного опьянения (либо скрывшемся с места аварии).
   
   Примечание: если бы страхователь причинил ущерб пострадавшему в трезвом виде и оставался бы на месте ДТП, то страховщик (кто это?) был бы не вправе предъявлять регрессный иск к виновному страхователю;
3. в случае, если страховщик соц.страхования оплатил пострадавшему ущерб, нанесенный третьим лицом.

   Например: Иванов избил Петрова, страховщик ОМС оплатил Петрову больничный. Страховщик ОМС (что это?) вправе предъявить Иванову регрессный иск на возмещение оплаты больничного Петрова;

4. в случае, если владелец транспортного средства (ТС) или другого объекта повышенной опасности оплатил пострадавшему ущерб, причиненный лицом, который управлял ТС.

   Например: Иванов ехал на машине, принадлежащей Сидорову, и по его вине произошло ДТП. Сидоров оплатил пострадавшему ущерб, причиненный Ивановым. Теперь Сидоров вправе предъявлять регрессный иск Иванову.

Правомерность вышесказанного регламентируется Гражданским Кодексом (ст. 1081).

Надеюсь, что термин «регресс» стал более понятен, и вы сумеете правильно применять его в различных ситуациях.

Автор статьи: Елена Копейкина

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru

Использую для заработка

Что такое регресс? Значение слова :: SYL.ru

Конечно, сейчас время технологического прогресса. Каждый день появляются все новые модели компьютеров, телефонов, телевизоров и прочей, как говорил Воланд, аппаратуры. Люди живут, окруженные прогрессом со всех возможных сторон. Наверное, именно поэтому так важно понимать, что такое регресс. Как нетрудно понять по этимологии слова, – это понятие, обозначающее процесс, обратный прогрессу. Рассмотрим регресс подробнее.

Прогресс и регресс

Прогресс – это усложнение какой-либо структуры или явления. Возьмем в качестве примера вездесущую сегодня технику. В этой области прогресс человечества очевиден. Например, первый цветной телевизор в СССР вышел только лишь в 1967 году. Представьте, не так уж и давно по историческим меркам. А теперь читатель может посмотреть в витрину любого магазина бытовой техники и увидеть чудо чудное. В том смысле, что современные телеприемники могут делать то, что их предку не привиделось бы даже в самом страшном сне.

Техника совершенствуется быстрее, чем человек – это факт. Отвечая на вопрос, что такое регресс, можно обратиться к моральному, умственному развитию человека. Техника облегчает во многом жизнь нашего современника, но и, как это ни прискорбно, помогает ему регрессировать, т. е. упрощаться. Он становится примитивнее в своих желаниях, стремлениях и целях.

Определение

Согласно словарю, регресс – это движение назад, возвращение к предыдущему этапу. Иногда значение слова «регресс» отождествляется с упадком – деградацией. Чтобы было понятно, можно привести простой пример. Если уравнивать понятия деградации и регресса, то выйдет, что старость – это есть определенный регресс по отношению к молодости. Конечно, этот образ немного спорный. Но подумайте вот о чем: говорят, что у детей и стариков много общего. Почему? Потому что одни только недавно вышли из небытия, а другие очень к нему близки. Старики и дети похожи в том, что первые уже многого не могут, а вторые еще много не могут. Хотя, конечно, у вторых есть время, которого нет в первых. Надеемся, что мы не слишком затемнили значение слова «регресс» своими примерами.

Со старостью не все так печально. Очень зрелые люди (так называет западная психология пожилых людей) в физическом смысле представляют регрессивный вариант некоторого человеческого идеала, зато в умственном и жизненном смысле они, безусловно, прогрессивный вариант того же самого совершенного воплощения человека, как ни крути. Недаром же многие люди, когда думают об упущенных возможностях молодости, говорят: «Вот мне бы мой опыт в 20-25 лет, эх!». Не так уж и трудно понять, что такое регресс, правда?

Регресс языка и общение в интернете

Не секрет, что многие люди старшего поколения, да и вообще специалисты, относящиеся трепетно к русскому языку считают, что лексикон современного человека стал беднее и примитивнее. Здесь есть два основных фактора. Во-первых, прежде всего, резкое ухудшение качества образования в России и, во-вторых, некогда самая читающая страна перестала таковой быть. Например, несколько лет назад была опубликована статистическая информация о том, что в России читают только 12% населения. Причем под чтением понималось не получение наслаждения от классических произведений литературы, а просмотр журналов и газет.

Современные данные не лучше, 45% населения вообще не читают книг. Вопрос: откуда взяться условному прогрессу языка? Конечно, язык, как и человек в целом, упрощается, т .е. регрессирует. И дело ведь не в том, что в интернете преобладает разговорный стиль, который допускает нарушение разного рода норм русского языка, а в том, что читать сейчас либо некогда, либо неохота, потому что есть экран, а на нем все развивается значительно быстрее, чем в книге. Однако хватит о грустном, мы и так уже поняли, что такое регресс.

Регресс – это всегда плохо?

К счастью, нет. Если мы обратимся к примерам из биологии, то увидим, что некоторые организмы в ходе эволюции смогли выжить только благодаря регрессу. Изначально некоторые живые организмы были более сложными, но затем они отказались от некоторых «избыточных» своих функций и такой ценой выжили.

С человеком тоже такое случается в неподходящей для него среде, правда, мотивы тут, скорее, психологического свойства. Например, подросток из хорошей семьи (все равно мальчик или девочка) попадает в скверную компанию и начинает активно адаптироваться под среду, то есть пить, курить и морально разлагаться. С одной стороны, это, конечно, не так уж хорошо, но, с другой стороны, человек таким образом заслуживает понимание и принятие в своем кругу. А для подростка очень важны друзья, как мы знаем.

Или менее экстремальный пример регресса. Широко известно, что многие люди в 90-х годах 20 века в России остались на обочине жизни. И многим ученым пришлось переквалифицироваться из деятелей науки в бизнесменов. Тут сложно сказать однозначно, такой переход – это прогресс или регресс, все зависит от системы выбранных ценностей и точки зрения. Но в 90-х годах ХХ века в России люди иногда выживали в прямом смысле этого слова, соответственно, «упрощались» — меняли престижную работу на менее статусную, но более доходную. Множество сломанных судеб, но так или иначе люди старались не пропасть.

Почему происходит регресс?

Теперь понятие регресса более или менее раскрыто. По крайней мере, у читателя не должно возникать трудностей, если его вдруг спросят: «А что есть регресс?» А раз так, то можно обратиться к причинам упаднического процесса. Всегда очень сложно ответить на вопрос, почему происходит то или иное явление, одним предложением или выделить один фактор. Действительность сложна. И почти ничто не имеет однозначного ответа. Но если формулировать кратко ответ на вопрос, какова причина регресса? Он (ответ) будет максимально общим: адаптация к реальности.

Определенный вызов окружающего мира рождает в организме или структуре необходимость изменений. Такие трансформации могут вести как к усложнению чего-либо, так и к упрощению. В первом случае – это прогресс, во втором – это регресс. Справедливости ради стоит сказать, что регресс – это некоторое насилие реальности над организмом. Конечно, цель-то благородная – выживание, но иногда от этого не легче.

Как можно узнать регресс?

Другими словами, каковы признаки регресса? Исходя из его определения и общей природы, можно сказать, что главный признак и опознавательный знак один – это упрощение и возврат на предыдущий уровень. В то же время, если рассматривать каждую конкретную область, то характерные черты регресса свои. Например, в спорте это – ухудшение результатов атлета, потеря оптимальной физической формы, уход с экранов (если мы говорим об игровых видах спорта), падение популярности и т. д.

Важно помнить и то, что понятия прогресса и регресса относительны. Как правило, в жизни они идут рука об руку и формируют повседневное существование человека. Люди каждый день становится в чем-то лучше, а в чем-то хуже, и это совершенно нормально.

что такое простыми словами? :: SYL. ru

О том, что такое регрессия, знают и программисты, и врачи разных направлений, а особенно хорошо ориентируются в этом понятии психологи. Впрочем, математики и эзотерики тоже могут рассказать, что понимать под этим термином. Самое удивительное – тот факт, что представители каждой из перечисленных областей видят в слове свое значение! Действительно, регрессия – понятие многогранное и сложное. Попробуем разобраться с некоторыми его сторонами.

Общее понимание

Разобраться с тем, что такое регрессия, проще всего, если обратиться к психологической стороне вопроса. Термином принято обозначать такой защитный механизм, который позволяет на некоторое время сбежать от реальных сложностей, беспокоящих личность, к более простым вопросам. То есть фактически регрессия – упрощение решаемых задач. Регрессия применительно к развитию вида будет означать упрощение с поколениями, деградацию.

А вот в математике, программировании и других точных науках термин применяется в том же значении, но по отношению к исследуемой области. Если прогрессия предполагает развитие и увеличение, то регрессия – полная противоположность этого термина.

Когда и зачем?

Психологи считают, что регрессия – это отличительная особенность любой человеческой личности, столкнувшейся с новой, сложной, непонятной задачей. Реакция на новую обстановку, психическое или физическое состояние могут спровоцировать такой эффект. Узнать, что такое регрессия, на своем примере можно, если человек сильно устает или заболевает.

Теория и практика

В поведении регрессия – переход к прежней стадии. Особенное внимание этому явлению уделялось в работах Фрейда – известнейшего австрийского психоаналитика прошлого столетия. Он разработал онтогенетическую теорию, в рамках которой и рассматривается, что такое регрессия.

В соответствии с психотерапией, термином следует обозначать возвращение личности к такому времени, когда ощущалась удовлетворенность от обстановки. В настоящее время психоаналитика предпочитает понимать под регрессией такой неэффективный защитный механизм, который активируется при возникновении дискомфортной ситуации. Наибольшую практическую пользу принес бы поиск выхода из ситуации, но в реальности многие люди лишь стремятся упростить комплексную задачу, тем самым загоняя себя в еще более безнадежный тупик.

Где это наблюдается?

Лучше всего знают, что такое регрессия, психотерапевты, вынужденные работать с индивидуумами, страдающими невротическими расстройствами либо инфантилизмом. Регрессия – это одна из форм, помогающая человеку справиться с эмоциональным перенапряжением. Специалисты отмечают, что она довольно сильно отличается от альтернативных способов борьбы с проблемой. Замещение, генерализация помогают сохранить структуру деятельности, а вот рассматриваемое явление меняет потребности, мотивацию. Все это приводит к деградации качеств личности. Процесс протекает очень быстро, особенно в условиях отсутствия сторонней помощи.

В то же время известны случаи, когда явление приносило индивидуумам пользу. Так, в рамках когнитивного теоретического подхода принято говорить о значимости регрессии как методики обращения к упрощенным схемам, помогающим познать себя, проблему, пути ее решения. Отталкиваясь от простого понимания, можно со временем добиться прогресса личности.

Противоречия и общий подход

Как было упомянуто выше, значение слова «регрессия» психологами, психотерапевтами определено еще с прошлого столетия. Современные методологи, однако, отмечают, что экспериментальных исследований было организовано всего несколько, поэтому каких-то реальных подтверждений теоретических выкладкок нет и по сей день, а механизмы, через которые реализуется личностная регрессия, вовсе не изучены. Еще только предстоит ознакомиться с проявлениями этого явления, сформулировать, насколько оно значимо. Позиции, которых придерживаются ведущие психоаналитики современности, во многом противоречат друг другу.

Можно сказать точно, что все виды регрессии предполагают возвращение к прошлому, в детство, к усвоенным ранее моделям поведения. То есть фактически человек с текущей ступени развития возвращается на уже пройденную им ранее. В психологии о таком явлении говорят как о понижении организационного уровня. Фактически наблюдается примитивизация.

Регрессия в онкологии

Этот термин как для врачей, работающих с онкологическими больными, так и для самих людей, столкнувшихся со злокачественными новообразованиями, исключительно важен. Чаще всего о возможности регрессии говорят, если опухоль развилась на веке либо поблизости от этой области человеческого организма. Медицина знает несколько случав, когда злокачественность была установлена и подтверждена, тем не менее, спустя некоторое время наблюдалось самостоятельное излечение больного – регрессия. Значение слова в медицине действительно важно, так как дает надежду многим больным.

Такое явление применительно к раковым заболеваниям наблюдается, если опухоль не трогать, не беспокоить. Возможность самостоятельного излечения есть только у развивающихся медленно новообразований. Процесс протекает следующим образом: сперва наблюдается медленный рост, затем его прекращение и начало обратного процесса. Происходит это обычно неожиданно и непредсказуемо. Что это такое простыми словами? Регрессия – ситуация, когда опухоль рассасывается без малейшего следа. Ни на коже, ни поблизости не будет даже намека на злокачественный процесс. В официальной литературе есть упоминания о нескольких подобных случаях, наблюдаемых квалифицированными врачами.

Официальная позиция

О том, что это такое – регрессия простыми словами – можно узнать, обратившись к работам Закса, Лиша. Именно они особенно детально рассматривали явление применительно к онкологическим больным. Как удалось выяснить в ходе экспериментального исследования, здоровый организм имеет возможности, ресурсы, позволяющие активизировать обратный рост новообразования. Это характерно не только для ранних стадий. В медицинской практике Лиша был такой случай, когда рецидив, спровоцированный слабой эксцизией, останавливался в развитии, а затем самостоятельно развивался обратно.

Как видно из опубликованных работ, метод регрессии применительно к онкологическим больным может сработать совершенно непредсказуемо. Если некоторая часть опухоли не была удалена при операции, преобразованные клетки самопроизвольно могут погибнуть. Такое наблюдалось и у больных, у которых рак проявил себя видимым участком, и на этапе лишь появления ракового комплекса в структурах ткани.

Как это работает?

Многие исследователи, обратив внимание на указанное уникальное явление, предложили объяснять его с точки зрения учения Павлова, рассматривавшего значимость головного мозга, в частности, коры этого органа как центра, регулирующего весь живой организм. Как следует из известной в настоящее время информации, это может быть фактором регрессии в силу возможности применения нервных механизмов для обеспечения различных участков тела защитой. На мозг возлагается еще и компенсаторная функция.

Как видно из онкологии, важные параметры регрессии еще только предстоит открыть, чтобы найти механизмы, активизирующие природный защитный процесс. Уже сейчас известно, что влияние нервной системы провоцирует некроз больных тканей, появление язв, рубцов. Альтернативный вариант – инкапсулирование клеток, потенциально не имеющих более возможности роста. В таком состоянии они со временем гибнут. Каким образом можно стимулировать этот механизм, пока неизвестно.

Значений множество!

Но не только в психологии, регрессия рассматривается еще и в эзотерических учениях. Характерно это в первую очередь для тех, что посвящены погружению в прошлые жизни. Как рассказывают специалисты этого направления, под термином принято понимать трансвизуализацию.

В некоторой степени явление это сходно с осознанным сновидением, в то же время имеет специфические отличия. Человек, переходя в такое состояние, полностью сохраняет под контролем собственное сознание, но может выйти из него без особенных усилий. Погружение для такого состояния характерно относительно слабое. С одной стороны, нет ощущений, деталей, присущих классическому полноценному сну, в то же время общее представление человек получает. Можно сравнить это с подсматривающим через щелку. Многие считают, что степень восприятия определяется количеством, качеством тренировок.

Можно пройти регрессию как самостоятельно, в одиночестве, так и в группе заинтересованных лиц, собравшихся в одном месте и с одной целью. В крупных городах регулярно организуют такие мероприятия для желающих. Используются специальные звуки. Принято деление на уровни, каждый из которых подбирается к конкретной ситуации на усмотрение самого ответственного и опытного участника группы или тренера.

Что это такое?

Пытаясь объяснить суть регрессии, некоторые сравнивают ее с информационным потоком, в который появляется возможность включать свое сознание. В то же время неясно, откуда берет начало этот поток. Одни считают, что из воображения, другие убеждены в его в связи с прошлыми жизнями. Кто-то готов отстаивать мнение о том, что все сведения поступают из параллельных миров, а иные убеждены, что дело лишь в памяти.

Одна из теорий гласит, что наш мир – это всего лишь симуляция. Такой подход делает наиболее вероятной правильность идеи реинкарнации, а также дает неплохое объяснение устройству вселенной. Фактически разумные сущности могут словно блуждать меж мирами, и регрессия помогает включиться в этот процесс, осознать его, стать элементом информационного потока, в рамках которого и происходят все передвижения.

Регрессия и воспитание детей

Это явление знакомо не только врачам, известным ученым, эзотерикам и стремящимся к духовным практикам, просветлению и познанию мира людям. Самые простые родители, активно воспитывающие маленьких детей, также нередко сталкиваются с регрессией. Этим термином принято обозначать такое поведение ребенка, когда уже обучившийся чему-либо малыш внезапно словно бы возвращается на ступеньку назад. К примеру, еще недавно умевший самостоятельно пользоваться горшком ребенок вдруг писает в штанишки.

Психологи объясняют это следующим образом: никаких отклонений в развитии нет, чадо вполне может пользоваться туалетом так, как его учат родители. Дело в том, что малыш, когда обучается чему-то новому, одновременно испытывает испуг от своей самостоятельности. Стремясь вернуться в тепло и безопасность родительской опеки, он пытается отринуть новое знание, умение. Со временем, если родители ведут себя правильно, малыш осознает, что страшного и опасного в пользовании новыми навыками ничего нет, и применяет их на практике. Поэтому родители, столкнувшиеся с такой проблемой, должны максимально внимательно относиться к своему чаду, поддерживать его и доказывать свою любовь и заботу.

Подводя итоги

Не зря филологи гордятся богатством русского языка. Действительно, можно встретить такие уникальные термины, значение которых исключительно богато и разнообразно. Рассмотренный пример регрессии – хорошее доказательство постулата о многообразии и многозначительности русского языка. Само слово пришло к нам из латыни, но было применено к разным областям жизни и в современности обширно используется и специалистами разных сфер, и обывателями. Сохранилось значение «обратное движение», в то же время расширилась область применения.

Что такое регрессия: виды и примеры

Регрессия. В психологии регрессия защитный механизм, оберегающий от негативных переживаний. Во время регрессии поведение человека откатывается или возвращается к примитивной, детской реакции на происходящее вокруг. С какой-то позиции, это хорошо и помогает человеку расслабиться, отстраниться от реальности. Если же подобное поведение затягивается, то возможны серьезные психические усугубления. Что же такое регрессия в психологии?

Что такое регрессия

Регрессия – что это такое простыми словами? Зигмунд Фрейд относил ее к психологической защитной реакции. Так же разделяя ее на 2 группы:

Регрессия

1. Высокий уровень. Трансформирует неудовлетворенность и отрицательные мысли в активные действия. Одним из примеров послужит занятие творчеством.
2. Низший уровень. Связано с искажением реальности. Нет помощи в решении проблем. Напротив, происходит усугубление ситуации, переводя ее из сознания в подсознание. Личность только мысленно живет полноценной жизнью. В действительности личность находится на развитии нервозного состояния и остальных психических недугов.

Регрессия в психологии выступает низшим уровнем психологической защиты. Она считается самой примитивной защитой.

Регрессия в психологии имеет несколько определений:

1. Защитный механизм в психике человека называется регрессией, при котором происходит приспосабливание к конфликтной или иной неприятной ситуации, производя более ранние, менее зрелые модели поведения. Личность считает, что данное поведение наиболее безопасное и эффективное при сложившихся обстоятельствах.
2. С позиции психологических терминов Глоссария, регрессия воспринимается, как состояние возвращающая к примитивной форме мышления и манере поведения, свойственным личностям на ранних стадиях развития.
3. Аналитическая психология рассматривает регрессию как обратное движение либидо к раннему способу адаптации. Наблюдаются инфантильные фантазии и желания.

Психотерапия также имеет собственные определения регрессивному поведению:

1. Психоанализ рассматривает регрессию как простейший механизм защиты, удовлетворяющий потребности. Человек погружается в те периоды прошлого, когда чувствовалось наслаждение и был удовлетворен иными способами. В данном случае сила выражения регрессии зависит от адаптации к новому удовлетворению и силы привычки к прошлым способам.
2. Гештальт-терапия в медицине рассматривает ситуацию с ранним развитием или манерой самовыражения. При помощи регрессии уменьшается тревога пациента, благодаря отказу от реальной жизни, прикрываясь манерой поведения из прошлого, для избегания негативной эмоции.
3. Бихевиоризм регрессию рассматривает как возвращение к ранней, более примитивной и простой манере реагирования. Происходит оправдывание по манере ребенка, будет детская упертость, даже при осознании, что оппонент полностью прав. Считается, что у человека наблюдается остановка психического развития, впоследствии чего происходит воспроизведение детских привычек.

Внимание! Термин регрессия в статистике понимают по-разному. Но у них имеется объединяющий момент. Все сводится к тому, что это защитная реакция организма, возвращающая человека к примитивному мышлению и поведению.

Виды регрессии

В каждом человеке присутствует регрессивная манера поведения, но ее проявление отличается и зависит от вида:

Кратковременная

Считается самой распространённой. Является обычной реакцией, вызывает слабость на фоне эмоционального или физического перенапряжения. Осуществляет помощь в расслаблении при стрессе. Подобный вид регрессии безобиден.

Частичная

Имеет более длительную продолжительность. В человеческом поведении происходят изменения, при осложнении развивается психическое расстройство. Для примера, погрузитесь в представление серьезно больного человека. Личность использует собственное заболевание для манипулирования родными и друзьями, ради получения выгоды. С течением времени подобное поведение станет ипохондрией. Что выражается в поведении, где человек постоянно ищет все новые проблемы со здоровьем, для получения дальнейшего манипулирования окружающими. Что и является проблемой с психическим состоянием.

Полная

Чаще всего выявляется при слабоумии и деменции. Думаю, вам приходилось слышать выражение, что старики впадают в детство. Но имеется такой нюанс, что подобное состояние наблюдается и у молодых людей, переживших тяжелую психологическую травму. Их сознание противится произошедшему и не хочет его признавать, вследствие чего происходит психологическая защита в виде закрытия от произошедшего, возвращая сознание в детство. Данная регрессия в психологии считается очень серьезным психическим заболеванием, с которым возможно справиться только с помощью психиатра.

Регрессия выступает в роли предохранителя, защищая психическое состояние от перенапряжения. Подобное работает на подсознательном уровне, следовательно, все происходит без контролирования человеческим разумом. Тревогу стоит поднимать при полной регрессии.

Склонность к регрессии

Регрессивное состояние чаще всего встречается у детей в период формирования психики. Обычно проявляется, когда ребенок желает внимания к себе и начинает устраивать истерику и плакать на глазах. Бывает, что начинает себя вести как годовалые дети, ходить под себя, переставать питаться самостоятельно и так далее… Обычно подобное поведение у ребенка наблюдается, когда в семье появляется еще одно чадо. У старшего ребенка подобным поведением проявляется ревность, попытка вернуть к себе внимание родителей.

У взрослого человека регрессия характеризуется признаком слабости и инфантилизма. Примером служат следующие индивиды:

• Слабохарактерность, нестабильное эмоциональное состояние.
• Неуверенность в себе, заниженная самооценка.
• Люди, поддающиеся под манипулирование от других людей.
• Социопаты.
• Имеющие повышенную тревожность, панику, неврозы и истерию.

Бывают случаи, что регрессия может наблюдаться и у уверенных в себе индивидах. Это происходит, когда все остальные психологические защиты не привели к результату. Трудности могут отнимать всю эмоциональность и ухудшать физическое состояние, а желаемое так и не достигается. При подобных ситуациях организм включает защиту для недопущения разочарования, и недопуская погружения в депрессивное состояние. Личность словно впадает в детство. У нее проявляется плаксивость, жалобность, заедание стресса, демонстрируется обида и страдания.

Человек, обладающий сильным духом, регрессию имеет как временное явление. Она выражается в виде снятия эмоционального напряжения.

Примеры регресса

В жизни множество примеров регрессивного состояния. Не имеет значения, что выберет человек: поведение ребенка, мистицизм, компьютерные игры, просмотр фильмов, капризность, алкоголь, запрещенные вещества. Ситуации имеют следующий вид:

1. В первом случае регресс на самом деле является защитной реакцией. Личность подвержена отрицательным эмоциям. После их исправления получает удовольствие.
2. При повторении регрессия происходит не из-за негатива, а из-за воспоминания о положительном ощущении, полученном на примере видеоигр или употреблении алкоголя.

Значит, 2 вариант регрессивного состояния уже не считается защитным механизмом. Применение защитного механизма уже не требуется. Но его исполнение происходит из-за воспоминания об ранее полученном удовольствии от такой манеры поведения.

По материалам — plachu.net

Регрессия

Рекомендуемые статьи:

типов методов регрессии — GeeksforGeeks

Когда выбрана регрессия?
Проблема регрессии возникает, когда выходная переменная представляет собой действительное или непрерывное значение, такое как «зарплата» или «вес». Можно использовать много разных моделей, самая простая — это линейная регрессия. Он пытается сопоставить данные с лучшей гиперплоскостью, проходящей через точки.

Регрессионный анализ — это статистический процесс для оценки отношений между зависимыми переменными или переменными критерия и одной или несколькими независимыми переменными или предикторами.Регрессионный анализ объясняет изменения критериев в зависимости от изменений выбранных предикторов. Условное ожидание критериев, основанных на предикторах, где среднее значение зависимых переменных задается при изменении независимых переменных. Три основных применения регрессионного анализа — это определение силы предикторов, прогнозирование эффекта и прогнозирование тенденций.

Типы регрессии —

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Полиномиальная регрессия
• Пошаговая регрессия
• Пошаговая регрессия
• Регрессия гребня
• Регрессия лассо
• Регрессия ElasticNet

Линейная регрессия используется для прогнозного анализа. Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между критерием или скалярным ответом и множественными предикторами или независимыми переменными. Линейная регрессия фокусируется на условном распределении вероятностей ответа с учетом значений предикторов. Для линейной регрессии существует опасность переобучения. Формула линейной регрессии: Y ’= bX + A.

Логистическая регрессия используется, когда зависимая переменная является дихотомической. Логистическая регрессия оценивает параметры логистической модели и является формой биномиальной регрессии.Логистическая регрессия используется для обработки данных, которые имеют два возможных критерия и взаимосвязь между критериями и предикторами. Уравнение логистической регрессии: l =.

Полиномиальная регрессия используется для криволинейных данных. Полиномиальная регрессия соответствует методу наименьших квадратов. Цель регрессионного анализа — смоделировать ожидаемое значение зависимой переменной y по отношению к независимой переменной x. Уравнение полиномиальной регрессии: l =.

Пошаговая регрессия используется для подгонки моделей регрессии к прогнозным моделям. Выполняется автоматически. На каждом шаге переменная добавляется или вычитается из набора независимых переменных. Подходами к пошаговой регрессии являются прямой отбор, обратное исключение и двунаправленное исключение. Формула пошаговой регрессии:

Риджевая регрессия — это метод анализа данных множественной регрессии. Когда возникает мультиколлинеарность, оценки методом наименьших квадратов несмещены.К оценкам регрессии добавляется степень смещения, и в результате регрессия гребня снижает стандартные ошибки. Формула регрессии гребня:

Лассо-регрессия — это метод регрессионного анализа, который выполняет как выбор переменных, так и регуляризацию. Регрессия лассо использует мягкую пороговую обработку. Регрессия Лассо выбирает только подмножество предоставленных ковариат для использования в окончательной модели. Лассо регрессия есть.

Регрессия ElasticNet — это метод регуляризованной регрессии, который линейно комбинирует недостатки методов лассо и гребня.Регрессия ElasticNet используется для поддержки векторных машин, обучения метрикам и оптимизации портфеля. Штрафная функция определяется выражением :.

Ниже представлена ​​простая реализация:

импорт numpy as np импорт matplotlib.pyplot as plt из sklearn.linear_model импорт LinearRegression x = 11 * нп.random.random (( 10 , 1 )) y = 1.0 * x + 3. 0 модель = Линейная регрессия () модель. Подходит (x, y) x_pred = нп.linspace ( 0 , 11 , 100 ) y_pred = model.predict (x_pred [:, np.newaxis]) plt. Рисунок (размер инжира = ( 3 , 5 )) ось = ось плат () ax.scatter (x, y) топор.участок (x_pred, y_pred) ax.set_xlabel ( 'предикторы' ) ax.set_ylabel ( «критерий» ) ось ось ( 'плотно' ) plt. show ()

Выход:

Регрессия и классификация | Машинное обучение с учителем

Что такое регрессия и классификация в машинном обучении?

Специалисты по обработке данных используют множество различных алгоритмов машинного обучения для обнаружения закономерностей в больших данных, которые приводят к практическим выводам.На высоком уровне эти разные алгоритмы можно разделить на две группы в зависимости от того, как они «узнают» о данных, чтобы делать прогнозы: обучение с учителем и обучение без учителя.

Машинное обучение с учителем: В большинстве случаев машинное обучение с учителем использует обучение с учителем. Контролируемое обучение — это когда у вас есть входные переменные (x) и выходная переменная (Y), и вы используете алгоритм для изучения функции отображения от входа к выходу

Y = f (X) . Цель состоит в том, чтобы аппроксимировать функцию сопоставления настолько хорошо, чтобы при наличии новых входных данных (x) вы могли предсказать выходные переменные (Y) для этих данных.

Методы

алгоритмов контролируемого машинного обучения включают линейную и логистическую регрессию , мультиклассовую классификацию , Деревья решений и поддерживают векторные машины . Для обучения с учителем необходимо, чтобы данные, используемые для обучения алгоритма, были помечены правильными ответами.Например, алгоритм классификации научится идентифицировать животных после обучения на наборе данных изображений, которые должным образом помечены с указанием вида животного и некоторых идентифицирующих характеристик.

Задачи контролируемого обучения можно далее сгруппировать в задачи Regression и Classification . Обе проблемы имеют своей целью построение краткой модели, которая может предсказать значение зависимого атрибута из переменных атрибута. Разница между двумя задачами заключается в том, что зависимый атрибут является числовым для регрессии и категориальным для классификации.

Регрессия

Проблема регрессии возникает, когда выходная переменная является действительным или непрерывным значением, таким как «зарплата» или «вес». Можно использовать много разных моделей, самая простая — это линейная регрессия. Он пытается сопоставить данные с лучшей гиперплоскостью, проходящей через точки.

Типы регрессионных моделей:

Например:
Что из следующего является задачей регрессии?

• Прогнозирование возраста человека
• Предсказание национальности человека
• Прогнозирование роста стоимости акций компании завтра
• Предсказание, связан ли документ с обнаружением НЛО?

Решение: Прогнозирование возраста человека (поскольку это реальная ценность, прогнозирование национальности категорично, будет ли расти цена акций дискретно — ответ да / нет, прогнозирование того, связан ли документ с НЛО, снова дискретное — a да / нет ответа).

Рассмотрим пример линейной регрессии. У нас есть набор данных Housing , и мы хотим спрогнозировать цену дома. Ниже приведен его код на Python.

импорт matplotlib matplotlib.use ( 'GTKAgg' ) импорт matplotlib.pyplot as plt импорт numpy as np из sklearn импорт наборов данных, linear_model импорт панд как pd df = pd.read_csv ( "Housing.csv" ) Y = df [ 'цена' ] X = df [ 'размер лота' ] X = X. values.reshape ( len (X), 1 ) Y = Y.values.reshape ( len (Y), 1 ) X_train = X [: - 250 ] X_test = X [ - 250 :] Y_train = Y [: - 250 ] Y_test = Y [ - 250 :] PLT.разброс (X_test, Y_test, цвет = 'черный' ) название таблицы ( 'Test Data' ) plt. xlabel ( 'Размер' ) plt.ylabel ( 'Цена' ) plt.xticks (()) plt.yticks (()) regr = linear_model.Линейная регрессия () рег. Посадка (X_train, Y_train) plt.plot (X_test, regr.predict (X_test), цвет = «красный» , ширина линии = 3 ) plt.show ()

Результатом приведенного выше кода будет:

Здесь, на этом графике, мы строим тестовые данные.Красная линия указывает на наиболее подходящую линию для прогнозирования цены. Чтобы сделать индивидуальный прогноз с использованием модели линейной регрессии:

  печать (str (round (regr. predict (5000))))  

Классификация

Проблема классификации возникает, когда выходной переменной является категория, например «красный» или «синий», или «болезнь» и «отсутствие болезни». Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из наблюдаемых значений. Учитывая один или несколько входных данных, модель классификации попытается предсказать ценность одного или нескольких результатов.
Например, при фильтрации электронных писем «спам» или «не спам», при просмотре данных транзакции, «мошеннические» или «авторизованные». Короче говоря, классификация либо предсказывает категориальные метки классов, либо классифицирует данные (строит модель) на основе обучающего набора и значений (метки классов) при классификации атрибутов и использует их при классификации новых данных. Существует ряд классификационных моделей. Модели классификации включают логистическую регрессию, дерево решений, случайный лес, дерево с градиентным усилением, многослойный персептрон, один против остальных и наивный байесовский метод.

Например:
Что из следующего представляет собой проблему (проблемы) классификации?

• Определение пола человека по его почерку
• Прогноз цены дома на основе площади
• Предсказание, будут ли муссоны нормальными в следующем году
• Предскажите количество копий музыкального альбома, которое будет продано в следующем месяце

Решение: Предсказание пола человека Предсказание, будет ли сезон дождей в следующем году нормальным.Два других — регресс.
Как мы обсуждали классификацию с некоторыми примерами. Теперь есть пример классификации, в которой мы выполняем классификацию набора данных радужной оболочки глаза, используя RandomForestClassifier в python. Вы можете скачать набор данных здесь
Описание набора данных

Название: База данных растений ириса
Информация об атрибутах:
      1. длина чашелистика в см.
      2. Ширина чашелистика в см
      3. длина лепестка в см
      4. ширина лепестка в см
      5. класс:
       - Ирис Сетоса
       - Ирис разноцветный
       - Ирис Вирджиния
 Отсутствующие значения атрибутов: нет
Распределение классов: 33,3% для каждого из 3 классов
 

импорт панд как pd из sklearn.model_selection импорт train_test_split из sklearn.ensemble импорт RandomForestClassifier из sklearn.предварительная обработка импорт LabelEncoder из sklearn.metrics импорт confusion_matrix из sklearn.metrics импорт precision_score из sklearn.metrics импорт классификация_отчет набор данных = pd. read_csv ( 'базы данных / iris / iris.data' , sep = ',' , заголовок = Нет ) данные = dataset.iloc [:,:] печать ( «Сумма значений NULL в каждом столбце». ) печать (data.isnull (). сумма ()) X = data.iloc [:,: - 1 ] .values ​​ y = dataset.iloc [:, 4 ] .values ​​ labelencoder_y = LabelEncoder () y = labelencoder_y. fit_transform (у) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split ( X, y, test_size = 0,3 , random_state = 0 ) классификатор = RandomForestClassifier () классификатор = классификатор.подходит (X_train, y_train) предсказал = classifier.predict (X_test) печать ( 'Матрица неточностей:' ) печать (confusion_matrix (y_test, прогноз)) печать ( 'Оценка точности:' , оценка_ точности (y_test, прогноз)) печать ( 'Отчет:' ) печать (классификационный_отчет (y_test, прогнозируемый))

Выход:

Сумма значений NULL в каждом столбце. 0 0
        1 0
        2 0
        3 0
        4 0

Матрица неточностей:
                 [[16 0 0]
                  [0 17 1]
                  [0 0 11]]

Оценка точности: 97,7

Отчет:
           точный отзыв поддержка f1-score
     0 1,00 1,00 1,00 16
     1 1,00 0,94 0,97 18
     2 0,92 1,00 0,96 11
средн / всего 0.98 0,98 0,98 45
 

Артикулы:

7 типов методов регрессии, которые вы должны знать в машинном обучении

Неудивительно, что машинное обучение стало самой горячей тенденцией в технологическом и аналитическом центре и постоянно преодолевает препятствия на своем пути.

Однако это возможно только потому, что машинное обучение состоит из удивительных инструментов и методов, которые запускают ML на рынке и дают возможность поддерживать блестящие приложения в различных областях.

Переходя к другому обучению с точки зрения методов машинного обучения, сегодня мы изучим различные типы методов регрессии через этот блог. Существует множество типов регрессии для выполнения этого из-за огромных характеристик и особых условий, в которых они лучше всего подходят для практики.

Введение

Обычно самые первые мысли, которые приходят на ум при словах о методах регрессии в науке о данных, — это линейная и логистическая регрессия, хотя люди заканчивают свое обучение с этими двумя популярными алгоритмами машинного обучения, считая, что они представляют собой только два типа регрессии. .

Наиболее широко используемые методы регрессии используются для исследования или изучения взаимосвязи между зависимым и независимым набором переменных.

Это широкий термин, охватывающий множество методов анализа данных, которые используются в качественно-исследовательских исследованиях для анализа бесконечных переменных и в основном используются для прогнозирования, моделирования анализа временных рядов и выявления причинно-следственных связей.

Действительно, среди всех типов регрессионных исследований для решения сложных задач твердо используются в основном семь типов методов регрессии.

Что такое регрессионный анализ?

Чтобы установить возможную взаимосвязь между различными переменными, используются различные методы статистических подходов, известные как регрессионный анализ. Чтобы понять, как вариация независимой переменной может повлиять на зависимую переменную, специально разработан регрессионный анализ.В принципе;

• Регрессионный анализ устанавливает уравнение для объяснения значимой взаимосвязи между одним или несколькими предикторами и переменными отклика, а также для оценки текущих наблюдений.

• Результаты регрессии приводят к определению направления, размера и аналитической значимости взаимосвязи между предиктором и ответом, где зависимая переменная может быть числовой или дискретной по своей природе.

Рассмотрим пример, после просмотра определенного рекламного ролика по телевидению точное количество компаний можно оценить, используя данные для подсчета максимального усилия для этого конкретного рекламного ролика. Отрасль финансов и страхования во многом зависит от регрессионного анализа для опросов данных.

Типы методов регрессии

Типы регрессионного анализа могут быть выбраны по атрибутам, целевым переменным или по форме и характеру кривой регрессии, которые демонстрируют взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными.Ниже обсуждаются типы методов регрессии;

1. Линейная регрессия

Это простейший метод регрессии, используемый для прогнозного анализа, линейный подход для определения взаимосвязи между ответом и предикторами или описательными переменными. В основном он рассматривает условное распределение вероятностей ответа, которое представляет использование предсказателя.

Хотя линейная регрессия сталкивается с проблемой переобучения и имеет уравнение: Y = bX + C , где Y — зависимая переменная, а X — независимая переменная, которая показывает наиболее подходящую прямую линию (кривая регрессии ), имеющую b как наклон линии и точку пересечения C.

---

Простая линейная регрессия

---

Как было сказано ранее, линейная регрессия — это простейший метод регрессии, ее можно быстро и легко моделировать и она полезна, когда целевые отношения несложны или недостаточно данных, она очень эффективна для обнаружения выбросов, ее легко изучить и оценить.

2. Логистическая регрессия

Предпочтительно, когда зависимая переменная является бинарной (дихотомической) по своей природе, она предсказывает параметры логистической модели и в форме биномиальной регрессии, которая широко используется для анализа категориальных данных.

По словам непрофессионала, Логистическая регрессия предпочтительнее, когда для определения вероятности события с точки зрения успеха или неудачи, если зависимая переменная является двоичной (0 или 1), истина или ложь, да или нет, логистическая регрессия используется.

Отношения между зависимыми и независимыми переменными вычисляются путем вычисления вероятностей с использованием функции логита.

---

Логистическая регрессия

---

Он имеет дело с данными, имеющими две определенные меры и связь между мерами и предикторами.Он содержит уравнение: Y = a ₀ + x ₁ a ₁ + x ₂ a ₂ .

3. Регрессия хребта

Реализован для анализа большого количества данных регрессии. Когда возникает мультиколлинеарность, вычисления по методу наименьших квадратов становятся несмещенными, тогда к вычислениям регрессии добавляется степень смещения, что приводит к уменьшению стандартных ошибок за счет гребневой регрессии.

Проще говоря, иногда регрессионная модель становится слишком сложной и приближается к переобучению, поэтому стоит свести к минимуму дисперсию в модели и сохранить ее от переобучения. Таким образом, гребенчатая регрессия корректирует размер коэффициентов.

Регрессия гребня действует как лечебная мера, используемая для облегчения коллинеарности между предикторами модели, поскольку модель включает коррелированные характеристики переменных, поэтому окончательная модель является ограниченной и жесткой в ​​своем максимальном подходе.

4. Лассо-регрессия

Это широко используемый регрессионный анализ для выполнения как выбора переменных, так и регуляризации, он использует простое экранирование (пороговое значение) и выбирает подмножество ковариат, заданных для реализации окончательной модели.

Лассо (оператор выбора наименьшей абсолютной усадки) Регрессия уменьшает количество зависимых переменных, в аналогичном случае гребневой регрессии, если штрафной член огромен, коэффициенты можно уменьшить до нуля и выбрать функции Полегче.Это называется регуляризацией L1.

(проверьте также: линейная регрессия, лассо и гребень и эластичная чистая регрессия: обзор)

5. Полиномиальная регрессия

При выполнении модели, пригодной для управления нелинейно разделенными данными, используется метод полиномиальной регрессии. В нем наилучшим образом подобранная линия — это не прямая линия, а кривая, которая наилучшим образом соответствует точкам данных.

---

Полиномиальная регрессия

---

Представляется уравнением: Y = b ₀ + b ₁ x ₁ + b ₂ x ₂ ² + . ……. b _n x _n ⁿ

Он широко используется для криволинейной формы данных и лучше всего подходит для методов наименьших квадратов. Основное внимание уделяется моделированию ожидаемого значения зависимой переменной (Y) по отношению к независимой переменной (x).

6. Пошаговая регрессия

Он широко используется для сопоставления регрессионных моделей с прогнозными моделями, которые выполняются естественным образом. С каждым шагом вперед переменная добавляется или вычитается из группы описательных переменных.

Критерии, применяемые в методе пошаговой регрессии: прямое определение ( прямой выбор ), обратное исключение ( обратное исключение ) и двунаправленное удаление ( двунаправленное исключение ).

• При прямом выборе выполняется непрерывное добавление переменных для проверки производительности и останавливается, когда до некоторой степени улучшения не требуются.

• Обратное исключение включает удаление переменных за один раз до тех пор, пока никакие лишние переменные не будут удалены без значительных потерь. А двунаправленное исключение — это смесь двух вышеуказанных подходов.

(Читайте также: Вопрос для собеседования по Python в области науки о данных)

7. Регрессия ElasticNet

Это смесь регрессии гребня и лассо, которая выявляет эффект группирования, когда высококоррелированные предикторы приближаются к или вместе входят в модель. Рекомендуется использовать, когда количество предикторов намного превышает количество наблюдений.

Это традиционный метод регрессии, который линейно комбинирует тонкости методов лассо и гребенчатой ​​регрессии и используется в SVM ( Support Vector Machine Algorithm ), обучении метрик и оптимизации документов.

(Связанная литература: 7 основных разделов дискретной математики)

Кроме того, Соответствующая терминология

1. Мультиколлинеарность — Когда независимые переменные сильно коррелированы друг с другом, считается, что переменные обладают мультиколлинеарностью.

Во многих методах регрессии предполагается, что мультиколлинеарность не существует в наборе данных, так как это усложняет задачу выбора важных переменных.

2. Выбросы — В каждом наборе данных должны быть некоторые точки данных, которые имеют низкое или высокое значение по сравнению с другими точками данных, т.е. эти точки данных не относятся к совокупности, называемой выбросами, экстремальным значением.

3. Гетероскедастичность — Когда вариация зависимых переменных даже не совпадает со значениями независимых переменных, это описывается как гетероскедастичность.

Например, когда есть различия в доходах двух человек, тогда также имеет место изменчивость в потреблении пищи.

Заключение

Итак, мы обсудили 7 наиболее распространенных типов регрессионного анализа, которые важны в науке о данных и машинном обучении (ML). Вкратце, регрессионный анализ — это набор статистических методов и методов, которые позволяют сформулировать прогнозируемое математическое уравнение между творческими эффектами и результатами производительности и показывают связь случайных эффектов.

Более того, выбор правильной техники регрессии полностью зависит от данных и требований, необходимых для применения. Надеюсь, вы получили удовольствие от изучения этого блога и наверняка получите что-то новое.

Регрессия в машинном обучении | Реализация линейной регрессии

Введение в регрессию в машинном обучении

В этой статье мы узнаем о регрессии в машинном обучении. Регрессия означает прогнозирование значения с использованием входных данных.Модели регрессии используются для прогнозирования непрерывного значения. В основном он используется для определения взаимосвязи между переменными и прогнозированием. Модели регрессии различаются в зависимости от типа отношений между зависимыми и независимыми переменными.

Типы регрессии в машинном обучении

Существуют разные типы регрессии:

1. Простая линейная регрессия: Простая линейная регрессия — целевая переменная, основанная на независимых переменных. Линейная регрессия — это алгоритм машинного обучения, основанный на обучении с учителем, который выполняет задачу регрессии.
2. Полиномиальная регрессия: Полиномиальная регрессия преобразует исходные объекты в полиномиальные признаки заданной степени или переменной, а затем применяет к ним линейную регрессию.
3. Опорная векторная регрессия: Опорная векторная регрессия идентифицирует гиперплоскость с максимальным запасом, так что максимальное количество точек данных находится в пределах поля.
4. Регрессия дерева решений: Дерево решений — это дерево, которое строится путем разделения данных на подмножества, содержащие экземпляры с аналогичными значениями.Его также можно использовать для регрессии и классификации.
5. Регрессия случайного леса: Случайный лес — это ансамблевый подход, в котором мы учитываем прогнозы нескольких деревьев регрессии решений.

Модель регрессии в машинном обучении

Модель регрессии используется для создания математического уравнения, которое определяет y как действие переменных x. Это уравнение можно использовать для предсказания конечного результата «y» на основе идей последних значений переменных-предикторов x.Уравнение статистической регрессии можно записать как

y = B0 + B1 * x

Где,

• B0 — это перехват.
• B1 — вес регрессии или константа, связанная с переменной x.

Эти статистические коэффициенты регрессии определены для уменьшения ошибок при прогнозировании ценности конечного результата. Эта методология расчета бета-коэффициентов называется нормальной методологией наименьших квадратов.

В случае, если конечный результат и переменная не являются линейными, мы хотели бы создать нелинейную регрессию, такую ​​как полиномиальная регрессия.

Когда у нас есть несколько значений в регрессионной модели и мы хотим выбрать самую простую комбинацию переменных, мы создадим лучшую модель предиктора, которая называется выбором модели. Выбор модели сравнивает несколько моделей и выбирает простейшую модель, которая минимизирует ошибку прогноза.

В некоторых случаях у нас есть набор переменной информации, который содержит корреляционную информацию. Здесь первая информация может быть сведена к нескольким

Регрессия — Машинное обучение | Simplilearn

Это учебное пособие «Регрессия», являющееся частью курса машинного обучения, предлагаемого Simplilearn.В этом уроке мы изучим регрессию и типы регрессии.

Цели обучения

Давайте посмотрим на цели, описанные ниже в этом руководстве по регрессии.

• Объясните регрессию и типы регрессии.
• Описание линейной регрессии: уравнения и алгоритмы

Что такое регрессия?

В статистическом моделировании регрессионный анализ — это набор статистических процессов для оценки взаимосвязей между переменными.

Типы регрессии

Давайте посмотрим на типы регрессии ниже:

• Линейная регрессия
• Множественная линейная регрессия
• Полиномиальная регрессия
• Регрессия дерева решений
• Регрессия случайного леса

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это статистическая модель, используемая для прогнозирования взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными путем изучения двух факторов. Первый — это то, какие переменные, в частности, являются значимыми предикторами переменной результата, а второй — насколько значима линия регрессии для предсказаний с максимально возможной точностью.

Формула линейной регрессии

Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярной зависимой переменной y и независимой переменной x.

где x, y, w — векторы действительных чисел, а w — вектор весовых параметров.Уравнение также записывается как: y = wx + b , где b — смещение или значение выхода для нулевого входа.

Давайте посмотрим на пример линейной регрессии:

Оценка прибыли компании

Если бы вам пришлось инвестировать в компанию, вы определенно хотели бы знать, сколько денег вы можете рассчитывать заработать. Давайте взглянем на венчурную капиталистическую фирму и попробуем понять, в какие компании им следует инвестировать. Во-первых, нам нужно выяснить:

• компаний для инвестирования.
• прибыль, которую получает компания.
• расходы компании.

Теперь, когда у нас есть данные нашей компании по различным расходам, маркетингу, местоположению и типу управления, мы хотели бы рассчитать прибыль на основе всей этой разной информации.

Давайте рассмотрим одну переменную — НИОКР и выясним, в какие компании следует инвестировать. Теперь мы построим график прибыли на основе затрат на НИОКР и того, сколько денег они вкладывают в исследования и разработки, а затем посмотрим на полученную прибыль с этим.

Мы должны провести черту по данным, и когда вы посмотрите на них, вы увидите, сколько они вложили в НИОКР и какую прибыль они собираются получить. Мы также можем наблюдать, что компания, которая тратит больше на НИОКР, получает хорошую прибыль, и поэтому мы инвестируем в те, которые тратят более высокую ставку на НИОКР.

Приложения линейной регрессии

Ниже приведены некоторые примеры применения линейной регрессии:

• Для определения экономического роста страны или штата в ближайшем квартале.
• Может также использоваться для прогнозирования ВВП страны.
• Предсказать, какой будет цена продукта в будущем.
• Предсказать, сколько ранов забьет игрок в следующих матчах.

Множественная линейная регрессия

Это статистический метод, используемый для прогнозирования результата переменной ответа через несколько независимых переменных и моделирования отношений между ними. Он представляет собой соответствие линии между несколькими входами и одним выходом, обычно:

y = w1x1 + w2x2 + b

Полиномиальная регрессия

Полиномиальная регрессия применяется, когда данные не образуют прямую линию.Он используется для подгонки линейной модели к нелинейным данным путем создания новых функций из мощностей нелинейных функций. Пример: квадратичные признаки

x2 ’= x2 2

y = w1x1 + w2x2 2 + 6 = w1x1 + w2x2 ’+ 6

Что такое дерево решений?

Дерево решений — это графическое представление всех возможных решений решения, основанного на нескольких условиях.

Алгоритм регрессии дерева решений

Алгоритмы, участвующие в регрессии дерева решений, упомянуты ниже.

• Рассмотрим данные с двумя независимыми переменными, X1 и X2.
• Алгоритм разбивает данные на две части. Границы разделения определяются на основе уменьшения примеси листьев.
• Алгоритм продолжает разбивать подмножества данных до тех пор, пока не обнаружит, что дальнейшее разбиение не даст дальнейшего значения.

• Вычислить среднее значение зависимых переменных (y) для каждого листа. Это значение представляет собой прогноз регрессии для этого листа.
• Это дерево разбивает листья, если x1 меньше 0,1973. На втором уровне он снова разбивается на основе значения x1.
• На каждом узле вычисляется MSE (среднеквадратическая ошибка или среднее расстояние выборок данных от их среднего значения) всех выборок данных в этом узле. Среднее значение для этого узла предоставляется как атрибут «значение».

Регрессия дерева решений

Деревья решений могут выполнять задачи регрессии. Ниже приведено дерево решений для зашумленного квадратичного набора данных:

Как деревья решений выполняют регрессию

Давайте посмотрим, как выполнить регрессию с помощью деревьев решений.

• Набор данных похож на ОУ классификации. Основное отличие состоит в том, что вместо предсказания класса каждый узел предсказывает значение.
• Это значение представляет собой среднее целевое значение для всех экземпляров в этом узле.
• Этот прогноз имеет связанную MSE или среднеквадратическую ошибку по экземплярам узла.
• Это среднее значение узла является прогнозируемым значением для нового экземпляра данных, который попадает в этот узел.

График регрессии дерева решений

График регрессии показан ниже.Обратите внимание, что прогнозируемое значение для каждого региона является средним из значений экземпляров в этом регионе

Дерево решений: регуляризация

Давайте разберемся с регуляризацией подробно ниже.

• Деревья решений — это непараметрические модели, что означает, что количество параметров не определяется до обучения. Такие модели обычно превосходят данные.
• Напротив, параметрическая модель (например, линейная модель) имеет заранее определенное количество параметров, тем самым уменьшая ее степени свободы.Это, в свою очередь, предотвращает переоснащение.
• Для предотвращения переобучения необходимо ограничить степени свободы дерева решений. Это называется регуляризацией.

Дерево решений: особенности регуляризации

Ниже приведены некоторые особенности регуляризации.

• Регуляризация — это любая модификация алгоритма обучения, которая уменьшает его ошибку обобщения, но не ошибку обучения.
• В дополнение к изменению набора функций или набора возможностей, возможных для обучения алгоритма для достижения оптимальной производительности, можно прибегнуть к другим способам достижения регуляризации.

Дерево решений: способы упорядочения деревьев решений

В таблице ниже поясняются некоторые функции и их задачи.

макс_глубина	ограничение максимальной глубины дерева
min_samples_split	минимальное количество выборок, которое должен иметь узел перед его разделением
Min_samples_leaf	минимальное количество выборок, которое должен иметь листовой узел
Мин_вес_фракция_лист	То же, что min_samples_leaf, но выражается как доля от общего числа экземпляров
max_leaf_nodes	максимальное количество конечных узлов
max_features	максимальное количество функций, которые оцениваются для разделения на каждом узле

Дерево решений: регрессия (алгоритм корзины)

Для решения задачи регрессии алгоритм CART следует логике классификации; однако вместо того, чтобы пытаться минимизировать примесь листьев, он пытается минимизировать MSE или среднеквадратичную ошибку, которая представляет собой разницу между наблюдаемым и целевым выходом — (y-y ’) 2”

J (k, tk) представляет функцию общих потерь, которую нужно минимизировать. Это сумма взвешенных (по количеству выборок) MSE для левого и правого узла после разделения.

Дерево решений: регрессия (алгоритм тележки) (продолжение)

Типы линейной регрессии | Hacker Noon

Линейная регрессия обычно подразделяется на два типа:

1. Простая линейная регрессия
2. Множественная линейная регрессия

Простая линейная регрессия

В простой линейной регрессии мы пытаемся найти связь между одной независимой переменная (вход) и соответствующая зависимая переменная (выход) .Это можно выразить в виде прямой линии.

То же уравнение линии можно переписать как:

• Y представляет выходную или зависимую переменную.
• β0 и β1 — две неизвестные константы, которые представляют точку пересечения и коэффициент (наклон) соответственно.
• ε (Эпсилон) — член ошибки.

Ниже приведен пример графика модели простой линейной регрессии:

Некоторые применения простой линейной регрессии включают:

1. Прогнозирование урожайности на основе количества осадков: урожай является зависимой переменной, а количество осадков не зависит переменная.
2. Оценки, выставленные студентом в зависимости от количества изученных часов (в идеале): Здесь выставленные оценки зависят от количества часов, а количество часов не зависит.
3. Прогнозирование заработной платы человека на основе многолетнего опыта: Таким образом, опыт становится независимой переменной, а зарплата становится зависимой переменной.

Множественная линейная регрессия

В Множественной линейной регрессии мы пытаемся найти связь между 2 или более независимыми переменными (входами) и соответствующей зависимой переменной (выходными).Независимые переменные могут быть непрерывными или категориальными.

Уравнение, которое описывает, как предсказанные значения y связаны с независимыми переменными p , называется Уравнение множественной линейной регрессии:

Ниже приведен график для модели множественной линейной регрессии, примененной к набору данных iris :

Анализ множественной линейной регрессии может помочь нам следующими способами:

1. Он помогает нам прогнозировать тенденции и будущих значений .Анализ множественной линейной регрессии можно использовать для получения точечных оценок .
2. Его можно использовать для прогнозирования эффектов или воздействий изменений. То есть анализ множественной линейной регрессии может помочь понять , насколько изменится зависимая переменная, когда мы изменим независимые переменные .
3. Его можно использовать для определения силы воздействия независимых переменных на зависимую переменную .