Ce este regresia ML?
Ce este regresia ML?

Video: Ce este regresia ML?

Video: Ce este regresia ML?
Video: Classification and Regression in Machine Learning 2024, Noiembrie
Anonim

Regresia este o ML algoritm care poate fi antrenat pentru a prezice ieșiri reale numerotate; cum ar fi temperatura, prețul acțiunilor etc. Regresia se bazează pe o ipoteză care poate fi liniară, pătratică, polinomială, neliniară etc. Ipoteza este o funcție care se bazează pe niște parametri ascunși și pe valorile de intrare.

Ulterior, ne putem întreba, de asemenea, ce este regresia în învățarea automată cu exemplu?

Regresia modelele sunt folosite pentru a prezice o valoare continuă. Prezicerea prețurilor unei case având în vedere caracteristicile casei, cum ar fi dimensiunea, prețul etc., este una dintre cele obișnuite exemple de Regresia . Este o tehnică supravegheată.

În al doilea rând, este regresia o învățare automată? Analiza regresiei constă dintr-un set de învățare automată metode care ne permit să predicăm o variabilă de rezultat continuă (y) pe baza valorii uneia sau mai multor variabile predictoare (x). Pe scurt, scopul de regresie modelul este de a construi o ecuație matematică care definește y ca o funcție a variabilelor x.

Având în vedere acest lucru, ce este clasificarea ML?

În învățarea automată și statistică, clasificare este problema identificării căreia dintr-un set de categorii (subpopulații) îi aparține o nouă observație, pe baza unui set de antrenament de date care conține observații (sau instanțe) a căror apartenență la categorie este cunoscută.

Care este diferența dintre clasificare și regresie?

Regresia și clasificare sunt clasificate sub aceeași umbrelă de învățare automată supravegheată. Principalul diferență între ele este că variabila de ieșire în regresie este numerică (sau continuă) în timp ce aceea pentru clasificare este categoric (sau discret).

Recomandat: