რა არის რეგრესიის პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

რეგრესიის პრობლემაა, როდესაც გამომავალი ცვლადი არის a რეალური ან უწყვეტი მნიშვნელობა, როგორიცაა ხელფასი ”ან”წონა”. ბევრი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მოდელები, უმარტივესი არის ხაზოვანი რეგრესია. ის ცდილობს მონაცემების მორგებას საუკეთესო ჰიპერ თვითმფრინავით, რომელიც გადის წერტილებს.

ასევე კითხვაა, რა არის რეგრესია მანქანათმცოდნეობაში მაგალითით?

რეგრესია მოდელები გამოიყენება უწყვეტი მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის. სახლის ფასების პროგნოზირება სახლის მახასიათებლების გათვალისწინებით, როგორიცაა ზომა, ფასი და ა.შ. ერთ-ერთი გავრცელებულია მაგალითები დან რეგრესია . ეს არის კონტროლირებადი ტექნიკა.

ზემოაღნიშნულის გარდა, რა არის კლასიფიკაციის პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში? In მანქანათმცოდნეობა და სტატისტიკა, კლასიფიკაცია არის პრობლემა იდენტიფიცირება კატეგორიებიდან (ქვეპოპულაციებიდან) რომელს ეკუთვნის ახალი დაკვირვება, მონაცემთა სასწავლო ნაკრების საფუძველზე, რომელიც შეიცავს დაკვირვებებს (ან შემთხვევებს), რომელთა კატეგორიის წევრობა ცნობილია.

ხალხი ასევე იკითხავს, რა განსხვავებაა მანქანათმცოდნეობასა და რეგრესიას შორის?

სამწუხაროდ, არის მსგავსება რეგრესს შორის კლასიფიკაციის წინააღმდეგ მანქანათმცოდნეობა მთავრდება. Მთავარი შორის განსხვავება მათში არის გამომავალი ცვლადი რეგრესია არის რიცხვითი (ან უწყვეტი), ხოლო კლასიფიკაციისთვის არის კატეგორიული (ან დისკრეტული).

არის თუ არა მანქანური სწავლება მხოლოდ რეგრესია?

ხაზოვანი რეგრესია ნამდვილად არის ალგორითმი, რომლის გამოყენებაც შესაძლებელია მანქანათმცოდნეობა . მანქანათმცოდნეობა ხშირად მოიცავს უფრო მეტ განმარტებით ცვლადებს (მახასიათებლებს), ვიდრე ტრადიციული სტატისტიკური მოდელები. შესაძლოა ათობით, ზოგჯერ ასობითაც კი, ზოგიერთი მათგანი იქნება კატეგორიული ცვლადები მრავალი დონის მქონე.