Kaj je problem regresije pri strojnem učenju?

2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53

Problem regresije je, ko je izhodna spremenljivka a resnično ali neprekinjeno vrednost, kot je plačo « ali »teža«. veliko se lahko uporabljajo različni modeli, najenostavnejša je linearna regresija. Podatke poskuša uskladiti z najboljšo hiperravnino, ki gre skozi točke.

Vprašanje je tudi, kaj je regresija pri strojnem učenju s primerom?

Regresija modeli se uporabljajo za napovedovanje neprekinjene vrednosti. Napovedovanje cen hiše glede na značilnosti hiše, kot so velikost, cena itd., je ena izmed pogostih primeri od Regresija . Gre za nadzorovano tehniko.

Poleg zgoraj navedenega, kaj je problem klasifikacije pri strojnem učenju? V strojno učenje in statistika, razvrstitev ali je problem ugotavljanje, kateri od niza kategorij (podpopulacij) pripada novo opazovanje, na podlagi učnega niza podatkov, ki vsebuje opažanja (ali primere), katerih pripadnost kategoriji je znana.

Ljudje se tudi sprašujejo, kakšna je razlika med strojnim učenjem in regresijo?

Na žalost je podobnost med regresijo v primerjavi s klasifikacijo strojno učenje konča. Glavni razlika med je izhodna spremenljivka v regresija je številčna (ali zvezna), medtem ko je za klasifikacijo kategorična (ali diskretna).

Je strojno učenje le regresija?

Linearna regresija je vsekakor algoritem, ki ga je mogoče uporabiti strojno učenje . Strojno učenje pogosto vključuje veliko več pojasnjevalnih spremenljivk (značilnosti) kot tradicionalni statistični modeli. Morda jih na desetine, včasih celo na stotine, od katerih bodo nekatere kategorične spremenljivke z več ravnmi.