Свързани публикации 'regression'


Какво е регресия, какво прави?
Регресия В статистическото моделиране регресионният анализ е набор от статистически процеси за оценка на връзките между зависима променлива (често наричана променлива „резултат“ или „отговор“, или „етикет“ на езика на машинното обучение) и една или повече независими променливи ( често наричани „предиктори“, „ковариати“, „обяснителни променливи“ или „характеристики“). Най-често срещаната форма на регресионен анализ е линейната регресия, при която се намира линията (или по-сложна линейна..
Има 14 функции на загуба за регресионни задачи. Познавате ли няколко от тях?
Методите за прогнозиране на времеви редове включват използване на набор от исторически времеви редове за прогнозиране, които се използват широко в обработката на сигнали, разпознаването на образи, иконометрията, математическите финанси, прогнозирането на времето, прогнозирането на земетресенията и други области. В миналото методите за прогнозиране на времеви редове бяха предимно линейни методи. Въпреки това, в много скорошни приложения машинното обучение, дълбокото обучение, процесите..
Пътна карта към машинното обучение
ВЛЕЗТЕ СЕ В МАШИННОТО ОБУЧЕНИЕ Машинното обучение е свързано изцяло с предсказания . Изкуственият интелект е, без дебат, най-много в -технология на търсенето на днешния пазар. Приложенията му варират от самоуправляващи се коли до предсказване на смъртоносни болести . Неговите приложения включват всичко - от самоуправляващи се автомобили до прогнозиране на болести. Стойността на машинното обучение се основава на способността му да разработва точни модели, които могат..
Типове променливи за машинно обучение и регресия срещу класификация
Научете разликата между непрекъснати и категорични данни Вероятно сте чували, че моделите за машинно обучение могат да бъдат доста жадни за данни зверове. Не, не съм сигурен защо изяждат данните.
Градиентно подсилени дървета за регресия в Python
Проследяване стъпка по стъпка | Серии от данни | Епизод 11.6 Обяснение на градиентно подсилени дървета за регресия: Епизод 11.5 Можете да видите и използвате кода и данните в този епизод тук: Връзка
Метрики за оценка за регресионни модели
Когато разработваме ML модел, става важно да измерим ефективността на модела. След като измерите неговата производителност и преустроите модела, за да го подобрите, повторете процеса, докато стане все по-добър и по-добър. Тук метрики ни помагат да проследим ефективността на нашия модел. за да можем да знаем дали промяната, направена в нашия модел, го подобрява или не. Метрики за регресия Средна абсолютна грешка (MEA) Средна квадратна грешка (MSE) Средноквадратична..
Логистична регресия: -
Логистичната регресия е статистически метод, използван в машинното обучение и изкуствения интелект за анализиране и моделиране на връзката между зависима променлива и една или множество независими променливи. Зависимата променлива в логистичната регресия обикновено е двоична, т.е. приема само две възможни стойности като 0 или 1, вярно или невярно, да или не и т.н. Логистичната регресия се използва в различни приложения от реалния свят, като кредитен рейтинг, медицинска диагноза,..