Публикации по теме 'regression'
Прогноз урожайности сои
Прогноз урожайности сои
Целью этого блога является анализ двух больших наборов данных различных модальностей (изображений и таблиц), касающихся прогнозирования средней урожайности. В частности, набор данных изображений состоит из дистанционного зондирования, спутниковых инфракрасных изображений урожая сои, в то время как управление урожаем и данные о погоде составляют набор табличных данных. Цель состоит в том, чтобы использовать эти исторические показания и связанную с ними среднюю..
Регрессионный анализ для начинающих — Часть 2
Построить модель прогнозирования веса рыбы
Регрессионный анализ для начинающих — часть 2
Создайте модель регрессии машинного обучения с помощью алгоритмов на основе дерева (дерево решений, случайный лес, XGboost).
· Введение · Часть 2.1. Создание конвейера машинного обучения ∘ Шаг 1. Сбор данных ∘ Шаг 2. Визуализация данных (задайте себе эти вопросы и ответьте на них) ∘ Шаг 3. Очистка данных ∘ Шаг 4. Обучение модели ∘ Шаг 5. Оценка ∘ Шаг 6. Настройка..
Алгоритм логистической регрессии всего за 4 шага!
Алгоритм логистической регрессии всего за 4 шага!
Многомерная логистическая регрессия:
В этой статье мы сформулируем обобщенную форму построения модели многомерной логистической регрессии. Начнем с того, что вспомним уравнение одномерной логистической регрессии, которое мы изучили в Основах логистической регрессии . Для быстрого чтения вы можете перейти по ссылке.
В приведенном выше уравнении есть только одна характеристическая переменная X, для которой коэффициент равен..
Прогнозирование цен на жилье с помощью машинного обучения
Введение
Моя цель в этом проекте — создать комплексное решение для прогнозирования цен на жилье лучше, чем эксперты по недвижимости, которые делают это вручную.
Мы будем использовать данные переписи населения Калифорнии, которые состоят из таких характеристик, как численность населения, средний доход, средняя цена дома и другие для каждого дома в Калифорнии.
Давайте начнем с загрузки данных и некоторых общих необходимых библиотек.
Понимание данных
import sklearn
import numpy..
Модель прогнозирования времени доставки еды, часть 2
Это вторая часть модели прогнозирования времени доставки еды. Если вы еще не читали первую статью , рекомендую сделать это, чтобы ознакомиться с набором данных.
Полный код модели прогнозирования времени доставки еды вы можете найти здесь .
Время доставки еды имеет решающее значение в индустрии доставки еды, поскольку оно напрямую влияет на удовлетворенность клиентов.
В первой статье мы исследовали набор данных доставки еды, сосредоточившись на таких важных задачах, как..
Линейная регрессия с нуля в Python
Линейная регрессия — один из самых основных алгоритмов машинного обучения, но часто это первые алгоритмы, изучаемые в классе или учебнике по машинному обучению, поскольку он по-прежнему содержит все основные элементы алгоритма машинного обучения с учителем. Одна из основных причин, по которой линейная регрессия до сих пор изучается как алгоритм машинного обучения, заключается в том, что она имеет аналитические выражения для своих параметров. Это также делает линейную регрессию одним из..
Мультилинейная регрессия с Python
Модель полилинейной регрессии основана на более чем двух независимых переменных. Эти переменные используются для прогнозирования результата для зависимой переменной.
Я попытаюсь выполнить модель полилинейной регрессии с помощью Python за несколько простых шагов. Сначала следуют несколько необходимых библиотек для выполнения регрессионного анализа.
импортировать pandas как pd импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать seaborn как sns из..
