Публикации по теме 'regression'
Добавление текста для регрессии — Часть I: scikit-learn
Хотя мы вступили в эпоху больших языковых моделей, которые предполагается применять для решения множества различных задач (см., например, мою статью Прогнозирование временных рядов с помощью ChatGPT ), нам по-прежнему нужны классические подходы, такие как регрессионные модели с конструированием признаков для решения множества задач. проблемы, с которыми мы можем столкнуться. В этой короткой серии статей мы проанализируем различные методы обозначения текста , то есть извлечения..
Что такое контролируемое обучение?
Обучение под наблюдением похоже на изучение уже известного пути и использование знаний для новых путей. Если у вас есть данные с правильными выводами, их можно использовать для обучения модели, а модель можно использовать для прогнозирования ответов.
Есть две основные части контролируемого обучения.
Классификация
Это как класть фрукты одного сорта в одну упаковку. Он разделяет данные на части. Количество частей должно быть ограничено. Количество частей не должно быть..
Что означает регрессия в науке о данных?
Как слово путается с типом модели
В науке о данных проблемы регрессии — это проблемы, когда мы хотим обучить модель, используя функции, полученные из данных, которые могут предсказать числовое значение (например, цель) в пределах определенного диапазона достоверности (обычно 95%). Предполагается, что результат, который мы хотим предсказать, представляет собой непрерывное числовое значение.
Например, предположим, что мы хотели предсказать приблизительную заработную плату на основе..
Регуляризация лассо и хребта
Понимание регуляризации лассо и хребта в машинном обучении
При использовании алгоритмов обучения с учителем на наборе данных в машинном обучении будут случаи, когда модель очень хорошо работает на данных поезда, но может не работать хорошо, а также может иметь высокий уровень ошибок при тестировании на новых данных. В этом виноваты многочисленные факторы, в том числе коллинеарность, декомпозиция смещения-дисперсии и чрезмерное моделирование данных поездов.
В этой статье мы рассмотрим..
Метрики классификации и регрессии для прогнозного моделирования
Важными темами для нас являются аналитика в сфере здравоохранения и интеллектуальный анализ данных. Приложения для здравоохранения и медицинские данные пересекаются с наукой о данных и аналитикой больших данных. Понимание алгоритмов обработки больших данных.
Эта статья является частью серии статей на тему Большие данные для курса информатики здравоохранения Вы можете перейти по ссылке выше, чтобы понять эту тему в контексте полного курса. Эта статья ссылается на знания из статьи..
Частичные наименьшие квадраты (PLS): укрощение многомерных данных и захват сложных отношений
Частичные наименьшие квадраты (PLS): укрощение многомерных данных и захват сложных отношений
Регрессия с частичными наименьшими квадратами (PLS) — это многомерный статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязей между переменными-предикторами (X) и переменной отклика (Y).
Это особенно полезно при работе с наборами данных с высокой размерностью, мультиколлинеарностью или зашумленными переменными. PLS стремится найти набор скрытых переменных, называемых компонентами,..
Понимание множественной линейной регрессии.
Термин « несколько » в множественной линейной регрессии представляет отношение между двумя или более независимыми входными переменными и переменной ответа.
Множественная линейная регрессия необходима, когда одной переменной недостаточно для создания хорошей модели и точных прогнозов.
Давайте начнем понимать это с набора данных о жилье….
Постановка задачи.
Рассмотрим компанию по недвижимости, у которой есть набор данных, содержащий цены на недвижимость в регионе Дели. Он хочет..
