Публикации по теме 'regression'


Освоение оценки модели: всестороннее руководство по выбору и интерпретации показателей оценки…
Введение В области машинного обучения оценка производительности моделей необходима для понимания их эффективности и принятия обоснованных решений. Метрики оценки предоставляют количественные показатели для оценки того, насколько хорошо модель машинного обучения выполняет определенные задачи, такие как классификация, регрессия или кластеризация. В этой статье мы рассмотрим значение показателей оценки и обсудим различные типы, обычно используемые в задачах машинного обучения. Метрики..
Что такое оценка R2 и скорректированный R2
Показатель R2 и скорректированный R2 — это две метрики, используемые для оценки производительности регрессионной модели. R2, также известный как коэффициент детерминации, является мерой того, насколько хорошо модель соответствует данным. Он рассчитывается путем квадрата корреляции между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями зависимой переменной. Например, допустим, у вас есть модель, которая пытается предсказать высоту…
Список методов регрессии, используемых в машинном обучении | Регрессионный анализ
Этот пост посвящен введению в различные типы регрессионного анализа в машинном обучении. Регрессионный анализ помогает двумя способами: во-первых, он помогает прогнозировать значение зависимой переменной для независимых переменных, а во-вторых, находить взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. Итак, давайте начнем с определения. Что такое регрессионный анализ? Регрессионный анализ — это метод прогнозного моделирования в машинном обучении, который дает взаимосвязь..
Использование AI / ML для прогнозирования заработной платы программистов на основе их отношения к решению проблем
Решение проблем - ключевой навык, необходимый разработчикам / программистам программного обеспечения. В этом блоге мы использовали процесс CRISP-DM для построения модели прогнозирования заработной платы разработчиков программного обеспечения на основе их отношения к решению проблем. CRISP-DM - ​​это межотраслевой процесс для науки о данных. Он состоит из шести этапов: (1) понимание бизнеса, (2) понимание данных, (3) подготовка данных, (4) моделирование данных, (5) оценка результатов и..
Демистификация математики, лежащей в основе выбора функций и тестирования регрессионной модели
Пошаговое руководство по проекту В этом посте мы рассмотрим процесс построения регрессионной модели с использованием набора данных California Housing, полученного из переписи населения США 1990 года. Цель состоит в том, чтобы как можно точнее предсказать медианную стоимость дома в районе, учитывая около 20 000 точек данных по 8 функциям. Приведенный ниже код импортирует необходимые пакеты и используемый набор данных, а также распечатывает описание данных, чтобы мы получили хорошее..
Навигация по линейной регрессии: фундаментальная структура
Линейная регрессия — это не просто строительный блок; это краеугольный камень, на котором мы строим наше понимание более сложных моделей. Это фундаментальный метод машинного обучения, который использует прямолинейные отношения для прогнозирования результатов. Понимание регрессии: краткий обзор Регрессионный анализ  – это статистический метод, целью которого является моделирование связи между одной или несколькими независимыми переменными (часто называемыми предикторами или признаками)..
Машинное обучение и типы
Машинное обучение Машинное обучение — это область исследования, которая предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Сначала мы обучили миссию, засеяв данные. Типы машинного обучения контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Обучение с подкреплением. Контролируемое машинное обучение Алгоритм контролируемого машинного обучения — это часть машинного обучения, которая помогает вам делать..