Vídeo: O que é um problema de regressão no aprendizado de máquina?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Um problema de regressão é quando a variável de saída é um real ou valor contínuo, como “ salário ”Ou“peso”. Muitos diferentes modelos podem ser usados, o mais simples é a regressão linear. Ele tenta ajustar os dados com o melhor hiperplano que passa pelos pontos.
A questão também é: o que é regressão no aprendizado de máquina com exemplo?
Regressão modelos são usados para prever um valor contínuo. Prever os preços de uma casa dadas as características da casa, como tamanho, preço, etc., é uma das coisas mais comuns exemplos do Regressão . É uma técnica supervisionada.
Além disso, qual é o problema de classificação no aprendizado de máquina? No aprendizado de máquina e estatísticas, classificação é o problema de identificar a qual de um conjunto de categorias (subpopulações) uma nova observação pertence, com base em um conjunto de dados de treinamento contendo observações (ou instâncias) cuja associação de categoria é conhecida.
As pessoas também perguntam: qual é a diferença entre aprendizado de máquina e regressão?
Infelizmente, é aí que a semelhança entre regressão versus classificação aprendizado de máquina termina. O principal diferença entre eles é que a variável de saída em regressão é numérica (ou contínua), enquanto que para a classificação é categórica (ou discreta).
O aprendizado de máquina é apenas uma regressão?
Linear regressão é definitivamente um algoritmo que pode ser usado em aprendizado de máquina . Aprendizado de máquina frequentemente envolve muito mais variáveis explicativas (recursos) do que os modelos estatísticos tradicionais. Talvez dezenas, às vezes até centenas deles, alguns dos quais serão variáveis categóricas com muitos níveis.
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