مشکل رگرسیون در یادگیری ماشین چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

مشکل رگرسیون زمانی است که متغیر خروجی a باشد واقعی یا مقدار پیوسته، مانند حقوق » یا «وزن». زیاد می توان از مدل های مختلفی استفاده کرد که 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.

همچنین سوال این است که رگرسیون در یادگیری ماشین با مثال چیست؟

پسرفت مدل ها برای پیش بینی یک مقدار پیوسته استفاده می شوند. پیش بینی قیمت خانه با توجه به ویژگی های خانه مانند متراژ، قیمت و غیره یکی از موارد رایج است مثال ها از پسرفت . این یک تکنیک تحت نظارت است.

علاوه بر موارد فوق، مشکل طبقه بندی در یادگیری ماشین چیست؟ که در فراگیری ماشین و آمار، طبقه بندی هست مسئله شناسایی مشاهدات جدید بر اساس مجموعه آموزشی از داده‌های حاوی مشاهدات (یا نمونه‌هایی) که عضویت در دسته آنها مشخص است.

مردم همچنین می پرسند، تفاوت بین یادگیری ماشین و رگرسیون چیست؟

متأسفانه شباهت در جایی وجود دارد بین رگرسیون در مقابل طبقه بندی فراگیری ماشین به پایان می رسد. اصلی تفاوت بین آنها این است که متغیر خروجی در پسرفت عددی (یا پیوسته) است در حالی که برای طبقه بندی مقوله ای (یا گسسته) است.

آیا یادگیری ماشین فقط رگرسیون است؟

خطی پسرفت قطعا الگوریتمی است که می توان در آن استفاده کرد فراگیری ماشین . فراگیری ماشین اغلب شامل متغیرهای توضیحی (ویژگی) بیشتری نسبت به مدل های آماری سنتی است. شاید ده ها، گاهی حتی صدها مورد از آنها، که برخی از آنها متغیرهای طبقه بندی شده با سطوح مختلف خواهند بود.