Video: Was ist ein Regressionsproblem beim maschinellen Lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Ein Regressionsproblem liegt vor, wenn die Ausgabevariable a Real oder kontinuierlicher Wert, wie „ Gehalt “oder „Gewicht“. Viele Es können verschiedene Modelle verwendet werden, das einfachste ist die lineare Regression. Es versucht, die Daten mit der besten Hyperebene abzugleichen, die durch die Punkte geht.
Die Frage ist auch, was ist Regression beim maschinellen Lernen am Beispiel?
Rückschritt Modelle werden verwendet, um einen kontinuierlichen Wert vorherzusagen. Die Vorhersage der Preise eines Hauses aufgrund der Eigenschaften des Hauses wie Größe, Preis usw. ist eine der häufigsten Beispiele von Rückschritt . Es ist eine überwachte Technik.
Was ist neben dem oben genannten Klassifikationsproblem beim maschinellen Lernen? In maschinelles Lernen und Statistik, Einstufung ist der Problem zum Identifizieren, zu welcher Gruppe von Kategorien (Subpopulationen) eine neue Beobachtung gehört, auf der Grundlage eines Trainingsdatensatzes, der Beobachtungen (oder Instanzen) enthält, deren Kategoriezugehörigkeit bekannt ist.
Die Leute fragen auch, was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Regression?
Leider ist da die Ähnlichkeit zwischen Rückschritt versus Klassifikation maschinelles Lernen endet. Das Wichtigste Unterschied zwischen sie ist, dass die Ausgangsvariable in Rückschritt numerisch (oder stetig) ist, während die Klassifizierung kategorial (oder diskret) ist.
Ist maschinelles Lernen nur eine Regression?
Linear Rückschritt ist definitiv ein Algorithmus, der verwendet werden kann in maschinelles Lernen . Maschinelles Lernen beinhaltet oft viel mehr erklärende Variablen (Merkmale) als herkömmliche statistische Modelle. Vielleicht Dutzende, manchmal sogar Hunderte von ihnen, von denen einige kategoriale Variablen mit vielen Ebenen sind.
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