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Un albero decisionale è uno strumento potente e intuitivo per il processo decisionale e l'analisi predittiva, utilizzato sia nei compiti di classificazione che di regressione. La sua struttura ad albero lo rende facile da interpretare ed è ampiamente applicato in machine learning, finanza, sanità e altro ancora.
L'apprendimento supervisionato è un approccio fondamentale nel machine learning e nell'intelligenza artificiale in cui gli algoritmi imparano da set di dati etichettati per effettuare previsioni o classificazioni. Esplora il processo, i tipi, gli algoritmi chiave, le applicazioni e le sfide.
L'apprendimento supervisionato è un concetto fondamentale dell'IA e del machine learning in cui gli algoritmi vengono addestrati su dati etichettati per fare previsioni o classificazioni accurate su nuovi dati non visti. Scopri i suoi componenti chiave, le tipologie e i vantaggi.
L'Errore Assoluto Medio (MAE) è una metrica fondamentale nel machine learning per valutare i modelli di regressione. Misura la grandezza media degli errori nelle previsioni, offrendo un modo semplice e interpretabile per valutare l'accuratezza del modello senza considerare la direzione dell'errore.
Gradient Boosting è una potente tecnica di ensemble nel machine learning per regressione e classificazione. Costruisce modelli in sequenza, tipicamente con alberi decisionali, per ottimizzare le previsioni, migliorare l'accuratezza e prevenire l'overfitting. Ampiamente utilizzato in competizioni di data science e soluzioni aziendali.
L'algoritmo dei k-nearest neighbors (KNN) è un algoritmo di apprendimento supervisionato non parametrico utilizzato per compiti di classificazione e regressione nel machine learning. Predice gli esiti trovando i 'k' punti dati più vicini, utilizzando metriche di distanza e votazione di maggioranza, ed è noto per la sua semplicità e versatilità.
LightGBM, o Light Gradient Boosting Machine, è un avanzato framework di gradient boosting sviluppato da Microsoft. Progettato per compiti di machine learning ad alte prestazioni come classificazione, ranking e regressione, LightGBM eccelle nella gestione efficiente di grandi set di dati, consumando poca memoria e offrendo alta accuratezza.
Scopri i Modelli AI Discriminativi—modelli di machine learning focalizzati sulla classificazione e la regressione tramite la modellazione dei confini decisionali tra classi. Comprendi come funzionano, i loro vantaggi, le sfide e le applicazioni in NLP, visione artificiale e automazione AI.
Il R-quadro corretto è una misura statistica utilizzata per valutare la bontà di adattamento di un modello di regressione, tenendo conto del numero di predittori per evitare l’overfitting e fornire una valutazione più accurata delle prestazioni del modello.
La regressione lineare è una tecnica analitica fondamentale nelle statistiche e nel machine learning, che modella la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Rinomata per la sua semplicità e interpretabilità, è essenziale per l'analisi predittiva e la modellazione dei dati.
La Regressione Random Forest è un potente algoritmo di machine learning utilizzato per l'analisi predittiva. Costruisce più alberi decisionali e ne media i risultati per una maggiore accuratezza, robustezza e versatilità in diversi settori.
