انواع روش‌ های تحلیل پیش‌ بینی کننده

روش‌های آماری کلاسیک

این روش‌ها از قدیمی‌ترین و پرکاربردترین روش‌های تحلیل پیش‌بینی کننده هستند. آن‌ها بر اساس اصول آماری و ریاضی بنا شده‌اند و برای بسیاری از مسائل پیش‌ بینی قابل استفاده هستند.

• رگرسیون خطی: این روش به ما کمک می‌کند تا رابطه بین دو یا چند متغیر را پیدا کنیم. مثلاً، می‌توانیم با استفاده از رگرسیون خطی پیش‌بینی کنیم که با افزایش درآمد افراد، چقدر هزینه‌های آن‌ها برای خرید محصولات خاص افزایش پیدا می‌کند.
• رگرسیون لجستیک: وقتی می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم که یک رویداد اتفاق می‌افتد یا نه (مثلاً اینکه یک مشتری محصولی را خریداری می‌کند یا نه)، از رگرسیون لجستیک استفاده می‌کنیم. این روش به ما احتمال وقوع آن رویداد را می‌دهد.
• تحلیل سری‌های زمانی: وقتی داده‌هایی داریم که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند (مثل قیمت سهام یک شرکت در طول یک سال)، از تحلیل سری‌های زمانی استفاده می‌کنیم. این روش به ما کمک می‌کند تا روندهای گذشته را شناسایی کرده و آینده را پیش‌بینی کنیم.
• تحلیل بیزی: این روش بر اساس نظریه احتمال بنا شده است و به ما اجازه می‌دهد تا با توجه به اطلاعات جدید، باورهای قبلی خود را به‌روزرسانی کنیم. مثلاً، اگر پیش‌بینی کنیم که فردا هوا آفتابی خواهد بود و صبح که از خواب بیدار شدیم دیدیم آسمان ابری است، با استفاده از تحلیل بیزی می‌توانیم پیش‌بینی خود را اصلاح کنیم.

مثالی ساده برای درک بهتر:

فرض کنید می‌خواهیم فروش یک محصول جدید را پیش‌بینی کنیم. با استفاده از رگرسیون خطی می‌توانیم رابطه بین قیمت محصول، هزینه‌های تبلیغات و میزان فروش را پیدا کنیم. سپس با استفاده از این رابطه، می‌توانیم پیش‌بینی کنیم که اگر قیمت محصول را کاهش دهیم و هزینه‌های تبلیغات را افزایش دهیم، میزان فروش چقدر خواهد بود.

به زبان ساده‌تر: روش‌های آماری کلاسیک مثل ابزارهایی هستند که به ما کمک می‌کنند تا از روی داده‌های گذشته، الگوهایی پیدا کنیم و با استفاده از این الگوها، آینده را پیش‌بینی کنیم.

روش‌های یادگیری ماشین: ابزارهای قدرتمند برای پیش‌ بینی

در کنار روش‌های آماری کلاسیک، یادگیری ماشین نیز ابزارهای قدرتمندی را برای تحلیل پیش‌ بینی کننده در اختیار ما قرار می‌دهد. این روش‌ها به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهند تا از روی داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، الگوها و روابط پیچیده‌ای را شناسایی کنند.

درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree)

درخت تصمیم‌گیری مثل یک نمودار است که هر شاخه آن نشان‌دهنده یک تصمیم است. با حرکت در طول شاخه‌ها، به یک برگ می‌رسیم که پیش‌بینی نهایی را نشان می‌دهد. مثلاً، برای پیش‌بینی اینکه یک مشتری محصولی را می‌خرد یا نه، می‌توانیم یک درخت تصمیم‌گیری بسازیم که بر اساس ویژگی‌هایی مثل سن، جنسیت، درآمد و سابقه خرید، تصمیم‌گیری کند.

جنگل تصادفی (Random Forest)

جنگل تصادفی مجموعه‌ای از درختان تصمیم‌گیری است. هر درخت به تنهایی یک پیش‌ بینی انجام می‌دهد و در نهایت، پیش‌ بینی نهایی با رای‌گیری بین همه درختان تعیین می‌شود. این روش باعث می‌شود که مدل دقیق‌تر و پایدارتر شود و احتمال خطا کاهش یابد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

شبکه‌های عصبی مصنوعی الهام گرفته از مغز انسان هستند. آن‌ها از لایه‌های متعددی از نرون‌ها تشکیل شده‌اند که به هم متصل هستند. شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای بسیار پیچیده‌ای را در داده‌ها شناسایی کنند و برای مسائل پیچیده‌تر مانند پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی بسیار مناسب هستند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی بسیار عمیق استفاده می‌کند. این شبکه‌ها می‌توانند ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی را در داده‌ها شناسایی کنند و برای مسائل پیچیده‌تری مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و خودروهای خودران استفاده می‌شوند.

روش‌های هیبریدی

روش‌های هیبریدی ترکیبی از روش‌های مختلف هستند. مثلاً، می‌توانیم از یک شبکه عصبی برای استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها استفاده کنیم و سپس از یک درخت تصمیم‌گیری برای انجام پیش‌بینی نهایی استفاده کنیم. این روش‌ها معمولاً دقت بالاتری نسبت به روش‌های منفرد دارند.

به زبان ساده‌تر: روش‌های یادگیری ماشین مثل مغزهای مصنوعی هستند که می‌توانند از روی داده‌ها یاد بگیرند و الگوهای پیچیده‌ای را شناسایی کنند. این روش‌ها برای حل مسائل پیچیده‌تر و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر بسیار مفید هستند.

مثالی برای درک بهتر: فرض کنید می‌خواهیم تشخیص دهیم که یک ایمیل اسپم است یا نه. با استفاده از یک شبکه عصبی می‌توانیم ویژگی‌های مختلف ایمیل مانند کلمات کلیدی، طول ایمیل، فرستنده و … را تحلیل کنیم و با دقت بالایی تشخیص دهیم که آیا این ایمیل اسپم است یا نه.