Модель регрессии использует контролируемое обучение.
Есть 3 типа:
- 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