Vad är ML-regression?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Regression är en ML algoritm som kan tränas för att förutsäga reella numrerade utgångar; som temperatur, aktiekurs etc. Regression bygger på en hypotes som kan vara linjär, kvadratisk, polynom, icke-linjär, etc. Hypotesen är en funktion som bygger på några dolda parametrar och ingångsvärdena.

Därefter kan man också fråga sig, vad är regression i maskininlärning med exempel?

Regression modeller används för att förutsäga ett kontinuerligt värde. Att förutsäga priser på ett hus med tanke på husets egenskaper som storlek, pris etc är en av de vanligaste exempel av Regression . Det är en övervakad teknik.

För det andra, är regression en maskininlärning? Regressionsanalys består av en uppsättning av maskininlärning metoder som gör att vi kan förutsäga en kontinuerlig utfallsvariabel (y) baserat på värdet av en eller flera prediktorvariabler (x). Kortfattat, målet för regression Modellen är att bygga en matematisk ekvation som definierar y som en funktion av x-variablerna.

Med tanke på detta, vad är ML-klassificering?

Inom maskininlärning och statistik, klassificering är problemet med att identifiera vilken av en uppsättning kategorier (underpopulationer) en ny observation tillhör, på basis av en träningsuppsättning av data som innehåller observationer (eller instanser) vars kategorimedlemskap är känt.

Vad är skillnaden mellan klassificering och regression?

Regression och klassificering är kategoriserade under samma paraply av övervakad maskininlärning. Den huvudsakliga skillnad mellan dem är att utgångsvariabeln i regression är numerisk (eller kontinuerlig) medan den för klassificering är kategorisk (eller diskret).