Публикации по теме 'polynomial-regression'
Прогноз проката велосипедов с использованием регрессии
В этом посте я сравниваю модели регрессии на наборе данных совместного использования велосипедов из Репозитория машинного обучения UCI . Цель задачи регрессии состоит в том, чтобы предсказать количество велосипедов, арендованных в каждый час. Проект был написан на Python с использованием Jupyter Notebooks и доступен по ссылке в конце этого поста.
Содержание
Набор данных Исследование и предварительная обработка данных Показатели оценки Линейная регрессия..
Почему вы должны знать модель полиномиальной регрессии ML?
Полиномиальные функции
В реальной жизни иногда, когда вы проверяете линейную связь целевой переменной с независимой переменной, вы обнаружите, что она не совсем линейна, она нелинейна. Следовательно, когда вы применяете простой алгоритм линейной регрессии, он даст хорошие результаты, но не самые лучшие. Чтобы получить наилучшие результаты, ваша модель должна правильно соответствовать нелинейным данным, и это можно сделать с помощью полиномиальной регрессии.
Линейная регрессия — это..
ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ
Вступление
Давайте начнем с этой темы с очень простого вопроса: какой первый алгоритм выучило большинство из нас, когда мы были на начальной стадии?
Да, вы правы, это линейная регрессия. Причина начала профессии ML с линейной регрессии заключается в том, что она проста, но эффективна в реализации, а также имеет большое значение для линейного типа данных.
Уравнение множественной линейной регрессии:
y = β0 + β1X1 + β2X2 +… + βnXn
Но не каждый набор данных линейно..
Как реализовать модель полиномиальной регрессии в Python
В этом посте будет показано, как реализовать модель полиномиальной регрессии на основе простого примера Home Price, а именно: 1. Роль линейной регрессии в модели, 2. Реализация полиномиальной регрессии в Scikit-Learn.
Начнем с примера. Мы хотим спрогнозировать цену дома в зависимости от площади и возраста. Приведенная ниже функция использовалась для генерации цен на жилье, и мы можем представить, что это «реальные данные», и наша «задача» - создать модель, которая будет прогнозировать..
Машинное обучение для начинающих: понимание основ с помощью простой нейронной сети, созданной и…
Введение
Машинное обучение можно просто определить как процесс обучения машин на основе опыта (данных) с учетом конкретной задачи и цели. Эти задачи могут быть такими же сложными, как понимание трехмерной геометрии сцены вокруг вас, глядя только на одно изображение, снятое с камеры, или такими же простыми, как предсказание того, в какой квадрант (в двухмерном евклидовом пространстве xy) попадает точка данных.
Таксономия машинного обучения определяет различные типы, включая..
Применение полиномиальной регрессии с R
Полиномиальная регрессия — это один из статистических методов прогнозирования реакции с взаимосвязью между предиктором и его реакцией в полиномиальной форме. Этот метод будет применяться к данным о должностных окладах (источник данных: Kaggle.com), чтобы предсказать или рассчитать ожидаемую заработную плату, которую человек будет получать только на основе своей должности.
Эти данные содержат 10 должностей или уровней с каждой их зарплатой. Диапазон заработной платы в этих данных..
Основы машинного обучения: полиномиальная регрессия
Основы машинного обучения: полиномиальная регрессия
Мы видели модель линейной регрессии. Но не все виды данных лучше всего подходят для модели линейной регрессии.
Допустим, у нас есть кривая. Таким образом, чтобы представить изогнутые точки данных, нам нужна кривая, а не наша линейная прямая линия. Отсюда и возникает полиномиальная регрессия .
Требуемые модули:
pandas: для чтения и извлечения набора данных. sklearn: для полиномиальной регрессии. matplotlib: для построения..
