تصویری: رگرسیون خطی منظم چیست؟
2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46
منظم سازی . این یک شکل از پسرفت ، که تخمین ضرایب را به سمت صفر محدود می کند / منظم می کند یا کوچک می کند. به عبارت دیگر، این تکنیک از یادگیری پیچیده تر یا انعطاف پذیرتر جلوگیری می کند مدل ، تا از خطر بیش از حد برازش جلوگیری شود. یک رابطه ساده برای رگرسیون خطی به نظر می رسد این است
به همین ترتیب، لامبدا در رگرسیون خطی چیست؟
وقتی مدرک بالایی داریم خطی چند جمله ای که برای جا دادن مجموعه ای از نقاط در a استفاده می شود رگرسیون خطی راه اندازی، برای جلوگیری از برازش بیش از حد، از منظم سازی استفاده می کنیم و الف را شامل می کنیم لامبدا پارامتر در تابع هزینه این لامبدا سپس برای به روز رسانی پارامترهای تتا در الگوریتم گرادیان نزول استفاده می شود.
ثانیاً هدف از تنظیم چیست؟ منظم سازی تکنیکی است که برای تنظیم کردن استفاده می شود عملکرد با اضافه کردن یک مجازات اضافی در خطا عملکرد . عبارت اضافی نوسانات بیش از حد را کنترل می کند عملکرد به طوری که ضرایب مقادیر افراطی نگیرند.
به این ترتیب، چرا باید در رگرسیون منظم شویم؟
هدف از منظم سازی به عبارت دیگر جلوگیری از برازش بیش از حد است ما سعی می‌کنند از مدل‌هایی اجتناب کنند که بسیار مناسب با داده‌های آموزشی (داده‌های مورد استفاده برای ساخت مدل)، اما تناسب ضعیفی با داده‌های آزمایشی دارند (داده‌هایی که برای آزمایش خوب بودن مدل استفاده می‌شوند). این به عنوان overfitting شناخته می شود.
منظم سازی یعنی چه؟
در ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر، به ویژه در یادگیری ماشین و مسائل معکوس، منظم سازی است فرآیند اضافه کردن اطلاعات به منظور حل یک مشکل نادرست یا جلوگیری از تطبیق بیش از حد. منظم سازی برای توابع هدف در مسائل بهینه سازی نامناسب کاربرد دارد.
توصیه شده:
خطی و غیر خطی در ساختار داده چیست؟
1. در یک ساختار داده خطی، عناصر داده به ترتیب خطی مرتب می شوند که در آن هر یک از عناصر به مجاور قبلی و بعدی خود متصل می شوند. در یک ساختار داده غیر خطی، عناصر داده به صورت سلسله مراتبی متصل می شوند. در ساختار داده خطی، عناصر داده تنها در یک اجرا قابل پیمایش هستند
رگرسیون ML چیست؟
رگرسیون یک الگوریتم ML است که می تواند برای پیش بینی خروجی های اعداد واقعی آموزش داده شود. مانند دما، قیمت سهام و غیره. رگرسیون بر اساس فرضیه ای است که می تواند خطی، درجه دوم، چند جمله ای، غیر خطی و غیره باشد. فرضیه تابعی است که بر اساس برخی پارامترهای پنهان و مقادیر ورودی
روش درخت رگرسیون چیست؟
روش ساخت درخت رگرسیون عمومی به متغیرهای ورودی اجازه می دهد تا مخلوطی از متغیرهای پیوسته و طبقه ای باشند. درخت رگرسیون ممکن است به عنوان گونه‌ای از درخت‌های تصمیم در نظر گرفته شود که به‌جای استفاده برای روش‌های طبقه‌بندی، برای تقریب توابع با ارزش واقعی طراحی شده است
مشکل رگرسیون در یادگیری ماشین چیست؟
مشکل رگرسیون زمانی است که متغیر خروجی یک مقدار واقعی یا پیوسته است، مانند "حقوق" یا "وزن". بسیاری از مدل های مختلف را می توان استفاده کرد، ساده ترین آنها رگرسیون خطی است. سعی می کند داده ها را با بهترین هایپر صفحه ای که از نقاط عبور می کند مطابقت دهد
تحلیل درخت رگرسیون چیست؟
تجزیه و تحلیل درخت رگرسیون زمانی است که می توان نتیجه پیش بینی شده را یک عدد واقعی در نظر گرفت (به عنوان مثال قیمت یک خانه، یا مدت اقامت بیمار در بیمارستان)