Видео: В чем проблема регрессии в машинном обучении?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Проблема регрессии возникает, когда выходной переменной является настоящий или непрерывное значение, например зарплата »Или« вес ». Много могут использоваться разные модели, простейшая из них - линейная регрессия. Он пытается сопоставить данные с лучшей гиперплоскостью, проходящей через точки.
Также вопрос в том, что такое регрессия в машинном обучении на примере?
Регресс модели используются для прогнозирования непрерывного значения. Прогнозирование цен на дом с учетом его характеристик, таких как размер, цена и т. Д., Является одним из распространенных Примеры из Регресс . Это контролируемая техника.
Кроме того, в чем проблема классификации в машинном обучении? В машинное обучение и статистика, классификация это проблема определения того, к какой из набора категорий (подгрупп) принадлежит новое наблюдение, на основе обучающего набора данных, содержащих наблюдения (или экземпляры), принадлежность к категории которых известна.
Люди также спрашивают, в чем разница между машинным обучением и регрессией?
К сожалению, есть где сходство между регрессом против классификации машинное обучение заканчивается. Главный разница между это то, что выходная переменная в регресс является числовым (или непрерывным), а классификационное - категориальным (или дискретным).
Машинное обучение - это просто регресс?
Линейный регресс определенно алгоритм, который можно использовать в машинное обучение . Машинное обучение часто включает гораздо больше объясняющих переменных (характеристик), чем традиционные статистические модели. Возможно, десятки, а иногда и сотни из них, некоторые из которых будут категориальными переменными с множеством уровней.
Рекомендуемые:
Что такое ошибка обобщения в машинном обучении?
В приложениях контролируемого обучения в машинном обучении и теории статистического обучения ошибка обобщения (также известная как ошибка вне выборки) является мерой того, насколько точно алгоритм может предсказать значения результатов для ранее невидимых данных
Что такое дрейф модели в машинном обучении?
Из Википедии, бесплатной энциклопедии. В прогнозной аналитике и машинном обучении дрейф концепции означает, что статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем изменяются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени
Что такое фреймворк в машинном обучении?
Что такое Machine Learning Framework. Платформа машинного обучения - это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет разработчикам более легко и быстро создавать модели машинного обучения, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов
Что такое развертывание модели в машинном обучении?
Что такое развертывание модели? Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных
Что такое сокращение функций в машинном обучении?
Цель использования сокращения функций - уменьшить количество функций (или переменных), которые компьютер должен обрабатывать для выполнения своей функции. Сокращение функций используется для уменьшения количества измерений, делая данные менее разреженными и более статистически значимыми для приложений машинного обучения