Què és la regressió ML?
Què és la regressió ML?

Vídeo: Què és la regressió ML?

Vídeo: Què és la regressió ML?
Vídeo: StatQuest: Logistic Regression 2024, Desembre
Anonim

Regressió és un ML algorisme que es pot entrenar per predir sortides reals numerades; com la temperatura, el preu de les accions, etc. Regressió es basa en una hipòtesi que pot ser lineal, quadràtica, polinomial, no lineal, etc. La hipòtesi és una funció que es basa en alguns paràmetres ocults i els valors d'entrada.

Posteriorment, també es pot preguntar, què és la regressió en l'aprenentatge automàtic amb exemple?

Regressió Els models s'utilitzen per predir un valor continu. Predir els preus d'una casa tenint en compte les característiques de la casa com la mida, el preu, etc., és un dels habituals exemples de Regressió . És una tècnica supervisada.

En segon lloc, la regressió és un aprenentatge automàtic? Anàlisi de regressió consta d'un conjunt de aprenentatge automàtic mètodes que ens permeten predir una variable de resultat contínua (y) a partir del valor d'una o múltiples variables predictores (x). En resum, l'objectiu de regressió model és construir una equació matemàtica que defineixi y en funció de les variables x.

Tenint en compte això, què és la classificació ML?

En aprenentatge automàtic i estadístiques, classificació és el problema d'identificar a quina d'un conjunt de categories (subpoblacions) pertany una nova observació, sobre la base d'un conjunt d'entrenament de dades que conté observacions (o instàncies) la pertinença a la categoria de les quals es coneix.

Quina diferència hi ha entre classificació i regressió?

Regressió i classificació es classifiquen sota el mateix paraigua d'aprenentatge automàtic supervisat. El principal diferència entre ells és que la variable de sortida en regressió és numèric (o continu) mentre que per classificació és categòric (o discret).

Recomanat: