Vidéo: Qu'est-ce que la régression ML ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Régression est un ML algorithme qui peut être entraîné pour prédire les sorties réelles numérotées; comme la température, le cours de l'action, etc. Régression est basée sur une hypothèse qui peut être linéaire, quadratique, polynomiale, non linéaire, etc. L'hypothèse est une fonction basée sur certains paramètres cachés et les valeurs d'entrée.
Par la suite, on peut aussi se demander, qu'est-ce que la régression en machine learning avec exemple ?
Régression des modèles sont utilisés pour prédire une valeur continue. Prédire les prix d'une maison compte tenu des caractéristiques de la maison comme la taille, le prix, etc. exemples de Régression . C'est une technique supervisée.
Deuxièmement, la régression est-elle un apprentissage automatique ? Analyse de régression se compose d'un ensemble de apprentissage automatique méthodes qui nous permettent de prédire une variable de résultat continue (y) en fonction de la valeur d'une ou de plusieurs variables prédictives (x). Bref, le but de régression modèle est de construire une équation mathématique qui définit y en fonction des variables x.
Compte tenu de cela, qu'est-ce que la classification ML ?
En machine learning et en statistiques, classification est le problème d'identifier à laquelle d'un ensemble de catégories (sous-populations) une nouvelle observation appartient, sur la base d'un ensemble de données d'apprentissage contenant des observations (ou instances) dont l'appartenance à une catégorie est connue.
Quelle est la différence entre classification et régression?
Régression et classification sont classés sous le même parapluie d'apprentissage automatique supervisé. Le principal différence entre eux est que la variable de sortie dans régression est numérique (ou continue) tandis que celle pour classification est catégorique (ou discret).
Conseillé:
Qu'est-ce que la régression linéaire régularisée ?
Régularisation. Il s'agit d'une forme de régression, qui contraint/régule ou réduit les estimations de coefficients vers zéro. En d'autres termes, cette technique décourage l'apprentissage d'un modèle plus complexe ou flexible, afin d'éviter le risque de surapprentissage. Une relation simple pour la régression linéaire ressemble à ceci
Qu'est-ce que la méthode de l'arbre de régression?
La méthodologie générale de construction d'arbres de régression permet aux variables d'entrée d'être un mélange de variables continues et catégorielles. Un arbre de régression peut être considéré comme une variante des arbres de décision, conçu pour approximer des fonctions à valeur réelle, au lieu d'être utilisé pour des méthodes de classification
Qu'est-ce qu'un problème de régression en machine learning ?
Un problème de régression survient lorsque la variable de sortie est une valeur réelle ou continue, telle que « salaire » ou « poids ». De nombreux modèles différents peuvent être utilisés, le plus simple est la régression linéaire. Il essaie d'ajuster les données avec le meilleur hyper-plan qui passe par les points
Qu'est-ce que l'analyse par arbre de régression ?
L'analyse de l'arbre de régression se produit lorsque le résultat prévu peut être considéré comme un nombre réel (par exemple, le prix d'une maison ou la durée du séjour d'un patient dans un hôpital)
L'arbre de décision est-il une régression ?
Arbre de décision - Régression. L'arbre de décision construit des modèles de régression ou de classification sous la forme d'une arborescence. Le nœud de décision le plus haut dans un arbre qui correspond au meilleur prédicteur appelé nœud racine. Les arbres de décision peuvent gérer à la fois des données catégorielles et numériques