Wat is ML-regressie?
Wat is ML-regressie?

Video: Wat is ML-regressie?

Video: Wat is ML-regressie?
Video: Classification and Regression in Machine Learning 2024, November
Anonim

Regressie is 'n ML algoritme wat opgelei kan word om reële genommerde uitsette te voorspel; soos temperatuur, aandeelprys, ens. Regressie is gebaseer op 'n hipotese wat lineêr, kwadraties, polinoom, nie-lineêr, ens kan wees. Die hipotese is 'n funksie wat gebaseer is op 'n paar versteekte parameters en die insetwaardes.

Vervolgens kan mens ook vra, wat is regressie in masjienleer met voorbeeld?

Regressie modelle word gebruik om 'n kontinue waarde te voorspel. Om pryse van 'n huis te voorspel gegewe die kenmerke van huis soos grootte, prys, ens. is een van die algemene voorbeelde van Regressie . Dit is 'n tegniek onder toesig.

Tweedens, is regressie 'n masjienleer? Regressie-analise bestaan uit 'n stel van Masjienleer metodes wat ons in staat stel om 'n deurlopende uitkomsveranderlike (y) te voorspel op grond van die waarde van een of meer voorspellerveranderlikes (x). Kortliks, die doel van regressie model is om 'n wiskundige vergelyking te bou wat y definieer as 'n funksie van die x veranderlikes.

As u dit in ag neem, wat is ML-klassifikasie?

In masjienleer en statistiek, klassifikasie is die probleem om te identifiseer tot watter van 'n stel kategorieë (sub-populasies) 'n nuwe waarneming behoort, op grond van 'n opleidingstel van data wat waarnemings (of gevalle) bevat waarvan die kategorie-lidmaatskap bekend is.

Wat is die verskil tussen klassifikasie en regressie?

Regressie en klassifikasie word onder dieselfde sambreel van masjienleer onder toesig gekategoriseer. Die hoof verskil tussen hulle is dat die uitsetveranderlike in regressie is numeries (of kontinu) terwyl dit vir klassifikasie is kategories (of diskreet).

Aanbeveel: