Публикации по теме 'regression'


Контролируемое обучение в R: методы усадки
Одной из важнейших проблем регрессионного анализа является выбор предикторов в модели. Причина этого в том, что нас часто не удовлетворяют оценки методом наименьших квадратов. По этой проблеме я разместил запись в блоге о методах выбора признаков . Однако все методы содержали подмножество предикторов. В качестве альтернативы этому можно подобрать модель, содержащую все p предикторов, путем ограничения или упорядочения оценок коэффициентов или уменьшения оценок коэффициентов до нуля...
Модели машинного обучения не говорят о категориях
Осмысление категориальных данных с помощью кодирования Как специалисты по данным, мы несем ответственность за оптимизацию выходных данных наших моделей. Независимо от вопроса или проблемы, которую мы пытаемся решить, наши модели не могут быть успешными без правильных исходных данных. Математические модели требуют числовых входных данных для правильного функционирования. Точно так же, как обучение профессионального спортсмена, хорошо настроенная модель будет нуждаться в постоянной диете..
Понимание линейной регрессии в Python с помощью Notebook
Узнайте, как создавать и оценивать производительность моделей линейной регрессии с использованием ключевых показателей. Линейная регрессия — это мощный метод моделирования взаимосвязей между переменными . В Python линейную регрессию можно реализовать с помощью библиотеки scikit-learn , которая предоставляет удобный интерфейс для построения и оценки моделей линейной регрессии. В этой статье мы рассмотрим основы линейной регрессии и узнаем, как реализовать простую и множественную..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия является широко используемой моделью классификации. В этой модели зависимая переменная или целевое значение представляет собой дискретное двоичное значение, т. е. 1 или 0, предполагающее успешное или неудачное выполнение, выигрыш или проигрыш, истинное или ложное. Хотя это классификационная модель, термин «регрессия» в ее названии предполагает, что эта модель работает аналогично модели регрессии, которая является прогностическим моделированием. Вместо подгонки..
«Различные алгоритмы машинного обучения для системы прогнозирования цен на криптовалюту»
В последние годы криптовалюта стала популярной и прибыльной инвестицией. На рынке наблюдается значительный рост, и многие люди заинтересованы в прогнозировании будущих цен на криптовалюты для принятия обоснованных инвестиционных решений. Алгоритмы машинного обучения доказали свою эффективность в прогнозировании цен на криптовалюту. В этом блоге мы рассмотрим различные алгоритмы машинного обучения, которые можно использовать для прогнозирования цен на криптовалюту. Линейная регрессия:..
ML Scikit Learn: Регрессии
Регрессия исследует взаимосвязь между зависимой переменной (выход) и независимой переменной (вход) . Эта модель относится к категории непрерывного контролируемого обучения в машинном обучении. Следовательно, использование регрессии — лучший выбор для построения модели, в которой выходные данные являются непрерывными, а не дискретными значениями. Линейная регрессия: Линейная регрессия пытается предсказать данные, выполнив следующие шаги: Он попытается подобрать наилучшую линию..
5 основных шагов для понимания рабочего процесса машинного обучения — руководство для начинающих
В наши дни машинное обучение стало модным словом; люди хотят использовать это, но они не знают, в какой области это им поможет. Например; многие телекоммуникационные компании используют это для кластеризации своих клиентов, и в будущем они совместно используют определенные интернет-пакеты или пакеты звонков для определенного пула людей вместо того, чтобы отправлять их всем клиентам по всему миру. Если вы ведете успешный бизнес, в котором вам приходится управлять большим количеством..