Модель регрессии использует контролируемое обучение.

Есть 3 типа:

  1. Обучение с подкреплением

2. Supervised ML — данные помечены, мы знаем, что хотим предсказать

  • Регрессия - предсказать количество
  • Классификация — предсказать категорию

3. Неконтролируемое машинное обучение — данные не размечены, мы ищем закономерности

  • Кластеризация — размещение строк в группах
  • Разложение — представление строк в виде комбинации «составных» строк.

Регрессионная модель:

  • Разделите имеющиеся у вас данные на две части (на основе 80–20).
  • Используйте 80 в качестве модели и 20, чтобы проверить, правильно ли предсказывает модель.
  • Попробуйте предсказать некоторое количество (числа)

Классификация:

  • Прогнозировать категории (все, что имеет строку, является категорией, и если мы пытаемся это предсказать, это называется классификацией)

Кластеризация:

  • Попытка предсказать некоторую закономерность
  • Группируйте вещи на основе этого шаблона
  • Группировать вещи на основе сходства с этими строками.

Разложение:

  • просмотрите строки и посмотрите, есть ли какой-либо шаблон