Mikä on ML-regressio?
Mikä on ML-regressio?

Video: Mikä on ML-regressio?

Video: Mikä on ML-regressio?
Video: Classification and Regression in Machine Learning 2024, Marraskuu
Anonim

Regressio on ML algoritmi, joka voidaan kouluttaa ennustamaan todellisia numeroituja lähtöjä; kuten lämpötila, osakekurssi jne. Regressio perustuu hypoteesiin, joka voi olla lineaarinen, neliöllinen, polynominen, epälineaarinen jne. Hypoteesi on funktio, joka perustuu joihinkin piilotettuihin parametreihin ja tuloarvoihin.

Tämän jälkeen voidaan myös kysyä, mitä on regressio esimerkinomaisessa koneoppimisessa?

Regressio malleja käytetään jatkuvan arvon ennustamiseen. Talon hintojen ennustaminen ottaen huomioon talon ominaisuudet, kuten koko, hinta jne., on yksi yleisimmistä esimerkkejä / Regressio . Se on valvottua tekniikkaa.

Toiseksi, onko regressio koneoppimista? Taantumisanalyysi koostuu joukosta koneoppimista menetelmät, joiden avulla voimme ennustaa jatkuvan tulosmuuttujan (y) yhden tai useamman ennustajamuuttujan (x) arvon perusteella. Lyhyesti sanottuna tavoite regressio mallin tarkoituksena on rakentaa matemaattinen yhtälö, joka määrittelee y:n x-muuttujien funktiona.

Mikä on ML-luokitus?

Koneoppimisessa ja tilastoissa luokitus on ongelma tunnistaa, mihin kategorioiden (alapopulaatioiden) joukosta uusi havainto kuuluu, koulutusaineiston perusteella, joka sisältää havaintoja (tai tapauksia), joiden luokkaan kuuluminen on tiedossa.

Mitä eroa on luokittelulla ja regressiolla?

Regressio ja luokitus luokitellaan samaan valvotun koneoppimisen sateenvarjon alle. Pää ero välillä ne on, että lähtömuuttuja sisään regressio on numeerinen (tai jatkuva), kun taas se for luokitus on kategorinen (tai erillinen).

Suositeltava: