מהי בעיית רגרסיה בלמידת מכונה?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

בעיית רגרסיה היא כאשר משתנה הפלט הוא a אמיתי או ערך מתמשך, כגון " שכר " או "משקל". רב ניתן להשתמש במודלים שונים, הפשוטה ביותר היא הרגרסיה הליניארית. הוא מנסה להתאים את הנתונים למישור ההיפר הטוב ביותר שעובר דרך הנקודות.

השאלה היא גם מהי רגרסיה בלמידת מכונה עם דוגמה?

נְסִיגָה מודלים משמשים לניבוי ערך מתמשך. חיזוי מחירים של בית בהתחשב בתכונות הבית כמו גודל, מחיר וכו' הוא אחד הנפוצים דוגמאות שֶׁל נְסִיגָה . זוהי טכניקה מפוקחת.

מלבד לעיל, מהי בעיית סיווג בלמידת מכונה? ב למידת מכונה וסטטיסטיקה, מִיוּן האם ה בְּעָיָה של זיהוי לאיזו מקבוצת קטגוריות (תתי-אוכלוסיות) שייכת תצפית חדשה, על בסיס מערך הכשרה של נתונים המכילים תצפיות (או מקרים) שהחברות בקטגוריה שלהם ידועה.

אנשים גם שואלים, מה ההבדל בין למידת מכונה לרגרסיה?

למרבה הצער, יש איפה הדמיון בין רגרסיה מול סיווג למידת מכונה מסתיים. הראשי הבדל בין הם שמשתנה הפלט ב נְסִיגָה הוא מספרי (או רציף) ואילו זה לסיווג הוא קטגורי (או בדיד).

האם למידת מכונה היא רק רגרסיה?

ליניארי נְסִיגָה הוא בהחלט אלגוריתם שניתן להשתמש בו למידת מכונה . למידת מכונה לעתים קרובות כרוך בהרבה יותר משתנים מסבירים (תכונות) מאשר מודלים סטטיסטיים מסורתיים. אולי עשרות, לפעמים אפילו מאות מהם, חלקם יהיו משתנים קטגוריים עם רמות רבות.