Hướng dẫn Regression Nhiều Yếu tố: Cẩm nang cho người mới bắt đầu

Xin chào các bạn lập trình viên tương lai của R! Hôm nay, chúng ta sẽ bắt đầu một hành trình thú vị vào thế giới của regression nhiều yếu tố bằng R. Đừng lo lắng nếu bạn chưa bao giờ viết một dòng mã trước đây - tôi sẽ là người hướng dẫn bạn từng bước. Cuối cùng của bài hướng dẫn này, bạn sẽ ngạc nhiên với những gì bạn có thể thực hiện chỉ với một vài dòng mã R!

Regression Nhiều Yếu tố là gì?

Trước khi chúng ta nhảy vào mã, hãy hiểu regression nhiều yếu tố là gì. Hãy tưởng tượng bạn đang cố dự đoán giá của một ngôi nhà. Bạn có thể nghĩ đến kích thước của nó, nhưng đó không phải là yếu tố duy nhất, phải không? Số lượng phòng ngủ, khu vực, và thậm chí là tuổi của ngôi nhà cũng có thể có vai trò. Regression nhiều yếu tố là một kỹ thuật thống kê giúp chúng ta hiểu cách nhiều yếu tố (chúng ta gọi chúng là các biến độc lập) ảnh hưởng đến một kết quả (biến phụ thuộc của chúng ta).

Hàm lm(): Người bạn mới của bạn

Trong R, chúng ta sử dụng hàm lm() để thực hiện regression nhiều yếu tố. "lm" có nghĩa là "linear model" (mô hình tuyến tính), và nó sẽ là người bạn mới của bạn trong thế giới thống kê. Hãy phân tích cách sử dụng nó:

model <- lm(dependent_variable ~ independent_variable1 + independent_variable2 + ..., data = your_dataset)

Nó có thể trông有点吓人起初, nhưng hãy phân tích nó:

• model chỉ là tên chúng ta đặt để lưu trữ kết quả regression của mình.
• dependent_variable là điều chúng ta đang cố dự đoán.
• ~ như thể nói "được giải thích bởi" trong ngôn ngữ R.
• independent_variable1, independent_variable2, v.v., là các yếu tố dự đoán của chúng ta.
• data = your_dataset cho R biết nơi tìm các biến của chúng ta.

Một ví dụ từng bước

Hãy cùng nhau qua một ví dụ thực tế. Chúng ta sẽ sử dụng một bộ dữ liệu内置 trong R gọi là mtcars (viết tắt của Motor Trend Car Road Tests). Đây là một bộ dữ liệu về các mẫu xe và đặc điểm của chúng.

Bước 1: Khám phá dữ liệu của chúng ta

Đầu tiên, hãy nhìn vào dữ liệu của chúng ta:

head(mtcars)

Điều này sẽ hiển thị cho chúng ta một vài hàng đầu tiên của bộ dữ liệu. Bạn sẽ thấy các cột như mpg (miles per gallon), cyl (số lượng xy-lanh), disp (displacement), và hp (horsepower).

Bước 2: Tạo mô hình của chúng ta

Giả sử chúng ta muốn dự đoán miles per gallon (mpg) của một chiếc xe dựa trên trọng lượng (wt) và công suất (hp). Đây là cách chúng ta làm:

car_model <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

Bước 3: Hiểu kết quả của chúng ta

Bây giờ, hãy nhìn vào những gì mô hình của chúng ta cho chúng ta biết:

summary(car_model)

Lệnh này sẽ cung cấp cho chúng ta một lượng thông tin lớn. Đừng lo lắng nếu một số phần của nó trông như một thứ rời rạc - chúng ta sẽ tập trung vào các phần quan trọng:

1. Coefficients: Chúng cho chúng ta biết cách mỗi biến ảnh hưởng đến mpg. Một giá trị âm có nghĩa là khi biến tăng, mpg giảm.
2. R-squared: Điều này cho chúng ta biết mô hình của chúng ta phù hợp với dữ liệu như thế nào. Nó dao động từ 0 đến 1, với 1 là một phù hợp hoàn hảo.
3. p-values: Chúng cho chúng ta biết kết quả của chúng ta có ý nghĩa thống kê hay không. Nói chung, chúng ta tìm kiếm các giá trị nhỏ hơn 0.05.

Bước 4: Làm dự đoán

Bây giờ là phần thú vị - hãy sử dụng mô hình của chúng ta để dự đoán mpg cho một chiếc xe có trọng lượng 3000 lbs và 150 mã lực:

new_car <- data.frame(wt = 3, hp = 150)
predict(car_model, new_car)

Và voilà! Bạn đã vừa làm một dự đoán sử dụng regression nhiều yếu tố.

Tạo biểu đồ kết quả

Một hình ảnh đáng giá ngàn lời, đặc biệt là trong khoa học dữ liệu. Hãy tạo một biểu đồ đơn giản để trực quan hóa mô hình của chúng ta:

plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, main = "Weight vs MPG", xlab = "Weight", ylab = "Miles Per Gallon")
abline(lm(mpg ~ wt, data = mtcars), col = "red")

Điều này tạo ra một scatter plot của trọng lượng vs. mpg và thêm đường regression của chúng ta bằng màu đỏ.

Các phương pháp phổ biến trong Regression Nhiều Yếu tố

Dưới đây là bảng tóm tắt một số phương pháp phổ biến bạn có thể sử dụng với mô hình regression của mình:

Phương pháp	Mô tả
summary()	Cung cấp một tóm tắt chi tiết của mô hình regression
coefficients()	Trả về các hệ số của mô hình
residuals()	Hiển thị sự khác biệt giữa các giá trị quan sát và dự đoán
predict()	Làm dự đoán sử dụng mô hình
plot()	Tạo các biểu đồ chẩn đoán khác nhau
anova()	Thực hiện phân tích variance trên mô hình

Kết luận

Chúc mừng! Bạn đã vừa bước những bước đầu tiên vào thế giới của regression nhiều yếu tố với R. Nhớ rằng, như với bất kỳ kỹ năng mới nào, việc thực hành sẽ làm bạn thành thạo. Đừng ngại thử nghiệm với các bộ dữ liệu và biến khác nhau.

Khi chúng ta kết thúc, tôi nhớ lại một sinh viên từng nói với tôi, "Tôi không bao giờ nghĩ rằng tôi có thể dự đoán điều gì với toán học!" Well, không chỉ bạn có thể dự đoán bây giờ, mà bạn còn có thể làm điều đó với nhiều yếu tố cùng một lúc. Điều này có phải là một siêu năng lực không?

Tiếp tục lập mã, tiếp tục học tập, và quan trọng nhất, tiếp tục vui vẻ với R!

Credits: Image by storyset