в прогнозе самое главное. Например, если оценивать отток аудитории кабельного телевидения, то важны привычки людей; те, кто включает телевизор редко, с большей вероятностью откажутся от подписки на канал.
Кроме того, регрессионные модели способствуют генерации объективных результатов, поэтому при достаточном количестве прогнозов в среднем они будут точными. Хотя мы предпочитаем объективные прогнозы субъективным (в которых систематически переоценивается или недооценивается какой-либо показатель, например ценность), первые все еще не идеальны. Это утверждение можно проиллюстрировать старой статистической шуткой.
Физик, инженер и статистик отправились на охоту. В лесу они увидели оленя.
Физик прикинул расстояние до цели, скорость и понижение траектории пули, сделал нужные поправки, выстрелил – и промахнулся на полтора метра влево.
Расстроенный инженер упрекнул его: «Ты забыл сделать поправку на ветер. Дай сюда ружье!» Он лизнул палец, поднял руку вверх, определил направление и скорость ветра, выстрелил – и промахнулся на полтора метра вправо.
И тут статистик закричал: «Ура! Попали!» Заметим, что он даже не расчехлил ружье.
Идеальная точность в среднем иногда говорит о том, что каждый отдельный результат ошибочен. Регрессия может постоянно промахиваться на полтора метра влево и вправо. Даже если средний показатель оказывается верным, не исключено, что регрессия ни разу не попала в цель.
В отличие от регрессии, прогноз методом машинного обучения может быть ошибочным в среднем, но если промахивается, то ненамного. Статистики называют это допущением незначительных отклонений ради снижения расхождений.
Важное отличие машинного обучения от регрессионного анализа заключается в способе разработки новых методов. В процессе создания нового метода машинного обучения необходимо доказать повышенную эффективность на практике, для разработки же новых методов регрессии достаточно их работоспособности в теории. Сосредоточившись на практике, разработчики машинного обучения получают свободу для экспериментов, даже если их методы дают неверные оценки или отклонения в среднем. Именно свобода экспериментировать способствовала стремительным улучшениям, благодаря которым стало возможным воспользоваться преимуществами большого объема данных и быстродействующих компьютеров, появившихся в последние годы.
В конце 1990-х и начале 2000-х успех экспериментов с машинным обучением для прогнозирования оттока клиентов был скромным. Методы машинного обучения совершенствовались, но регрессия все еще давала в целом лучшие результаты. Данных хватало, а компьютеры не были настолько мощными, чтобы реализовать все преимущества машинного обучения.
