Публикации по теме 'regression'
Можно ли использовать дерево решений для задач регрессии?
Дерево регрессии — это, по сути, дерево решений, которое используется для прогнозирования непрерывных результатов. В деревьях решений для классификации дерево разбивается на основе энтропии и прироста информации. Однако, поскольку мы прогнозируем непрерывные переменные, нельзя использовать энтропию, вместо этого используется среднеквадратическая ошибка.
Среднеквадратическая ошибка (mse) говорит нам, насколько наши прогнозы отклоняются от исходной цели.
На приведенном выше рисунке Y..
Узнайте, что делает машинное обучение... без математики!!!
Как доцент в университете, я привык доносить до своих студентов интуицию, стоящую за сложными алгоритмами и моделями. В большинстве случаев я не могу ожидать от них тяжелой технической подготовки, поэтому я стараюсь выражаться на языке, который не содержит уравнений или других аналитических…
Регрессия с несколькими выходами с машинами повышения градиента
Первый тип моделей, который приходит мне на ум, когда я думаю о регрессии с несколькими выходами, — это определенно не GBM . Я бы скорее подумал о нейронных сетях , известных своей гибкостью. Создание модели глубокого обучения похоже на игру с блоками, а использование GBM больше похоже на, скажем, стирку в стиральной машине. Вы насыпаете порошок и смягчитель, который вам нравится, выбираете программу, кладете грязную одежду и надеетесь, что она сработает так, как ожидалось. Вы не..
Верхушка айсберга! (Регрессионная модель для прогнозирования выживания пассажиров Титаника)
Настоящий шедевр нашей эпохи. Один из лучших фильмов, когда-либо снятых. Это Титаник! Леонардо ДиКаприо и Кейт Уинслет Джек и Роуз могли быть вымышленными, но главная история так же реальна, как айсберг.
У нас есть много статистических фактов о Титанике.
На борту находились 2222 человека (пассажиры и экипаж ). 706 — общее количество людей, переживших крушение «Титаника». 37% процентов пассажиров выжили. Процент 49% неиспользованных пассажирских мест (человеческие потери могли..
Регрессия и ее показатели
Компромисс дисперсии-смещения и устранение неоднозначности MSE
Среднеквадратическая ошибка или MSE используется на нескольких этапах регрессионного анализа. Эта множественность (в определении и использовании) вызывает двусмысленность при обсуждении точной роли MSE в проблеме регрессии.
По своей сути MSE представляет собой составной момент второго порядка отклонений между эмпирическим и теоретическим наблюдением. Звучит нелепо заумно, и так оно и есть, но формальность обусловлена..
Что такое регрессия и зачем она нужна? С регрессией Риджа и Лассо
Когда у нас есть данные с их целевыми значениями (так называемое контролируемое обучение), линейная регрессия является простым методом. Это простой метод определения того, насколько хорошо одна предикторная переменная X будет предсказывать другой количественный ответ Y.
Предполагается, что X и Y имеют линейную зависимость.
Математически это можно записать так:
где y — прогнозируемая количественная переменная, а x — предикторы.
Пример перед тем, как заблудиться в математике..
Освоение множественной линейной регрессии: раскрытие возможностей прогнозного моделирования
Привет всем👋 всякий раз, когда мы работаем над реальными задачами регрессии, первой моделью машинного обучения, которую все тренируют на своих данных, является линейная регрессия. Ранее мы уже обсуждали простую линейную регрессию, к которой вы можете обратиться здесь . В этом чтении мы начнем с множественной линейной регрессии и поймем лежащую в ее основе геометрическую и математическую интуицию. Наконец, мы завершим статью, реализовав алгоритм с использованием библиотеки sklearn и..
