Co je ML regrese?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

Regrese je ML algoritmus, který lze trénovat k predikci reálných číslovaných výstupů; jako teplota, cena akcií atd. Regrese je založena na hypotéze, která může být lineární, kvadratická, polynomiální, nelineární atd. Hypotéza je funkce, která je založena na nějakých skrytých parametrech a vstupních hodnotách.

Následně se lze také zeptat, co je regrese ve strojovém učení s příkladem?

Regrese modely se používají k predikci spojité hodnoty. Předvídání cen domu s ohledem na vlastnosti domu, jako je velikost, cena atd., je jednou z běžných věcí příklady z Regrese . Je to technika pod dohledem.

Za druhé, je regrese strojové učení? Regresní analýza se skládá ze sady strojové učení metody, které nám umožňují předpovídat spojitou výslednou proměnnou (y) na základě hodnoty jedné nebo více prediktorových proměnných (x). Stručně řečeno, cílem regrese Model je sestavit matematickou rovnici, která definuje y jako funkci proměnných x.

Vzhledem k tomu, co je klasifikace ML?

Ve strojovém učení a statistice, klasifikace je problém identifikace, do které ze sady kategorií (subpopulací) nové pozorování patří, na základě trénovací sady dat obsahujících pozorování (nebo instance), jejichž příslušnost ke kategorii je známa.

Jaký je rozdíl mezi klasifikací a regresí?

Regrese a klasifikace jsou kategorizovány pod stejnou záštitou strojového učení pod dohledem. Hlavní rozdíl mezi je, že výstupní proměnná v regrese je numerický (nebo spojitý), zatímco pro klasifikace je kategorický (nebo diskrétní).