Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Regression
Drzewo decyzyjne to potężne i intuicyjne narzędzie do podejmowania decyzji i analizy predykcyjnej, stosowane zarówno w zadaniach klasyfikacji, jak i regresji. Jego struktura przypominająca drzewo sprawia, że jest łatwe do interpretacji, a szeroko wykorzystywane w uczeniu maszynowym, finansach, opiece zdrowotnej i wielu innych dziedzinach.
Gradient Boosting to potężna technika uczenia maszynowego typu ensemble, stosowana do regresji i klasyfikacji. Buduje modele sekwencyjnie, zazwyczaj na bazie drzew decyzyjnych, by optymalizować predykcje, poprawiać dokładność i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Szeroko wykorzystywana w konkursach data science i rozwiązaniach biznesowych.
Algorytm k-najbliższych sąsiadów (KNN) to nieparametryczny, nadzorowany algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany do zadań klasyfikacji i regresji. Przewiduje wyniki, znajdując 'k' najbliższych punktów danych, wykorzystując metryki odległości i głosowanie większościowe, i jest znany ze swojej prostoty oraz wszechstronności.
LightGBM, czyli Light Gradient Boosting Machine, to zaawansowane środowisko boostingowe gradientowe opracowane przez Microsoft. Zaprojektowane do wysokowydajnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, ranking i regresja, LightGBM doskonale radzi sobie z obsługą dużych zbiorów danych, zużywając minimalną ilość pamięci i zapewniając wysoką dokładność.
Dowiedz się więcej o dyskryminacyjnych modelach AI—modelach uczenia maszynowego skoncentrowanych na klasyfikacji i regresji poprzez modelowanie granic decyzyjnych między klasami. Poznaj ich działanie, zalety, wyzwania oraz zastosowania w NLP, wizji komputerowej i automatyzacji AI.
Regresja lasów losowych to potężny algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany w analizie predykcyjnej. Buduje wiele drzew decyzyjnych i uśrednia ich wyniki, co zapewnia większą dokładność, odporność i wszechstronność w różnych branżach.
Regresja liniowa to podstawowa technika analityczna w statystyce i uczeniu maszynowym, modelująca zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Znana ze swojej prostoty i interpretowalności, jest kluczowa dla analityki predykcyjnej i modelowania danych.
Skorygowany współczynnik determinacji to miara statystyczna używana do oceny dopasowania modelu regresji, która uwzględnia liczbę predyktorów, aby uniknąć przeuczenia i zapewnić dokładniejszą ocenę wydajności modelu.
Średni błąd bezwzględny (MAE) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny modeli regresyjnych. Mierzy średnią wielkość błędów prognoz, zapewniając prosty i interpretowalny sposób oceny dokładności modelu bez uwzględniania kierunku błędów.
Uczenie nadzorowane to podstawowe podejście w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, w którym algorytmy uczą się na oznakowanych zestawach danych, aby dokonywać predykcji lub klasyfikacji. Poznaj proces, rodzaje, kluczowe algorytmy, zastosowania i wyzwania tej metody.
Uczenie nadzorowane to podstawowa koncepcja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w której algorytmy są trenowane na oznaczonych danych, aby dokonywać trafnych predykcji lub klasyfikacji na nowych, nieznanych danych. Dowiedz się o jego kluczowych elementach, typach i zaletach.
