Regression vs Classification là gì? So sánh giữa hai phương pháp trong Machine Learning, cách lựa chọn, và ứng dụng thực tế

Regression vs Classification là gì? 

Cùng tìm hiểu sự khác biệt về khái niệm và phân loại của hai phương pháp này nhé!

Regression (Hồi quy)

Hồi quy là một phương pháp được sử dụng trong Machine Learning nhằm mục đích dự đoán giá trị liên tục. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để dự đoán giá nhà, nhiệt độ, doanh thu bán hàng, hoặc bất kỳ giá trị nào khác có thể đo lường được.

Các loại hồi quy mà chúng ta có thể kể đến như:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Mô hình đơn giản nhất, trong đó mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được biểu diễn bằng một đường thẳng.
• Hồi quy phi tuyến (Non-linear Regression): Khi mối quan hệ giữa các biến không thể biểu diễn bằng một đường thẳng.
  Hồi quy logistic (Logistic Regression): Dù có tên là hồi quy, trên thực tế nó được dùng cho các bài toán phân loại.

Các mô hình hồi quy được sử dụng nhiều hiện nay

Trong hồi quy, mô hình sẽ tìm kiếm những mối quan hệ giữa các dữ liệu đầu vào (biến độc lập) và giá trị đầu ra (biến phụ thuộc) bằng cách tối ưu hóa một hàm mất mát, thường là hàm bình phương của sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

Classification (Phân loại)

Phân loại là một phương pháp sử dụng trong Machine Learning để phân chia dữ liệu thành các danh mục hoặc lớp khác nhau. Đầu ra của mô hình phân loại không phải là một giá trị liên tục mà là các nhãn thuộc về những lớp đã được định nghĩa trước.

Các loại phân loại được sử dụng trong thực tiễn:

• Phân loại nhị phân (Binary Classification): Chỉ có hai lớp. Ví dụ: có hoặc không, thành công hoặc thất bại.
• Phân loại đa lớp (Multi-class Classification): Có nhiều hơn hai lớp. Ví dụ: phân loại loài hoa dựa trên hình dạng và màu sắc.
• Phân loại đa nhãn (Multi-label Classification): Mỗi mẫu có thể thuộc nhiều lớp khác nhau.

Minh họa phân loại nhị phân và phân loại đa lớp trong Classification

Phân loại sử dụng các thuật toán như cây quyết định, mạng nơron, SVM, và KNN để xây dựng các mô hình mà có khả năng phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng đầu vào đã học. Mô hình sẽ được đào tạo với một tập dữ liệu đã gán nhãn và sau đó có thể dự đoán nhãn cho triệu chứng mới. 

So sánh Regression và Classification trong Machine Learning

So sánh hai phương pháp Hồi quy và Phân loại theo các tiêu chí được đề cập trong bảng dưới đây:

Về cơ bản, Regression và Classification là hai phương pháp có các thuật toán và input khác nhau, vì thế output và ứng dụng thực tế cũng sẽ khác nhau.

Trực quan sự khác nhau giữa Regression và Classification 

Cách lựa chọn giữa Regression (Hồi quy) và Classification (Phân loại)

Theo dõi cách lựa chọn giữa Hồi quy và Phân loại chính xác, cụ thể nhất dưới đây:

Xác định tính chất của dữ liệu

Việc lựa chọn giữa hồi quy và phân loại phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu mà bạn đang làm việc. Nếu bạn đang làm việc với giá trị liên tục, hồi quy là lựa chọn chính xác. Ngược lại, nếu bạn cần phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau, bạn nên sử dụng phân loại.

Mục tiêu dự đoán

Cần xác định mục tiêu cụ thể mà bạn muốn dự đoán. Nếu mục tiêu là dự đoán một số cụ thể, hãy chọn hồi quy. Nếu bạn muốn phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau, hãy chọn phân loại.

Đánh giá kết quả

Mỗi phương pháp sẽ có các chỉ số đánh giá riêng biệt. Hồi quy thường sử dụng các chỉ số như RMSE (Root Mean Squared Error) hoặc MAE (Mean Absolute Error), trong khi phân loại dùng Accuracy, Precision, Recall, và F1 Score.

Cần những đánh giá thực tế từ đầu vào để lựa chọn đúng phương pháp

Ứng dụng thực tế của Regression vs Classification

Trong các lĩnh vực thực tiễn, Regression (Hồi quy) và Classification (Phân loại) được ứng dụng tương đối nhiều. Một số ví dụ điển hình có thể kể đến:

• Ứng dụng của hồi quy: Dự đoán giá nhà (Sử dụng thông tin như diện tích, số phòng ngủ, vị trí để dự đoán giá nhà); Phân tích doanh thu (Dự đoán doanh số dựa trên các yếu tố như quảng cáo, mùa vụ, và giá cả).
• Ứng dụng của phân loại: Phân loại email (Theo thư rác và thư quan trọng); Nhận dạng hình ảnh (Phân loại hình ảnh thành các nhóm như động vật, đồ vật, người).

Mỗi phương pháp đều được áp dụng thực tế khác nhau

Như vậy, hồi quy và phân loại đều là những phương pháp quan trọng trong Machine Learning, mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn giữa chúng phụ thuộc vào dữ liệu mà bạn đang xử lý, mục tiêu mà bạn muốn đạt được và cách mà bạn muốn đánh giá kết quả của mô hình.

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về hồi quy và phân loại trong Machine Learning, cũng như cách thức ứng dụng của chúng trong thực tế. Nếu bạn có thắc mắc, hãy để lại câu hỏi bên dưới để chúng ta cùng thảo luận!