Публикации по теме 'regression-analysis'


С чего начать предсказание дома?
Давайте применим научный подход к модели предсказания дома! С чего начать предсказание дома? Прежде чем мы начнем, давайте посмотрим, что делают другие. Самая большая проблема, которая возникает, — управлять ценами на недвижимость или прогнозировать их на определенный период. Таким образом, заинтересованные стороны, покупатели и застройщики хотели бы знать, какие атрибуты влияют на цену дома. Давайте посмотрим, как мы подойдем к проблеме… вступление Согласно сопутствующим..
3 распространенные ошибки регрессии в бизнес-приложениях
Регрессия — это фантастический инструмент для принятия бизнес-решений. Традиционная цель регрессионной модели — найти среднее значение зависимой переменной по набору независимых переменных. В бизнесе эта цель должна быть расширена, чтобы включить уменьшение неопределенности в будущих событиях. В этом посте будут освещены три распространенные области регресса, которые, как правило, сбивают с толку бизнес-пользователей. [Статья по теме: Логистическая регрессия с Python ]..
Метрики оценки модели в машинном обучении — Классификация и регрессионный анализ
Метрики оценки модели в машинном обучении — классификация и регрессионный анализ Метрики оценки играют ключевую роль в разработке модели машинного обучения, поскольку они дают представление об областях, требующих улучшения. В машинном обучении существуют разные критерии оценки модели: такие метрики, как точность, точность, полнота, оценка F1, ROC, AUC, используются для задач классификации, а такие метрики, как MSE, RMSE, MAE, оценка R2, могут использоваться для задач регрессии. В этой..
Полный анализ алгоритма регрессии
Алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, дерево решений, кластеризация, использовались в самых разных реальных приложениях, таких как фильтрация спама, распознавание изображений, преобразование текста в речь, предсказание погоды, обнаружение онлайн-мошенничества и многие другие. Алгоритмы регрессии и классификации можно отнести к алгоритмам обучения с учителем, где входные и желаемые выходные значения уже указаны. Алгоритм линейной регрессии используется для..
Прогноз будущих цен на автомобили с использованием ML, Streamlit и установки программного обеспечения для ML Software на…
Любопытно узнать, какой будет цена моей машины Honda 🚗 🚘 в будущем. Предварительный шаг: Установите необходимое безболезненное программное обеспечение Способ 1 -> ~ 30-45 минут Это мой первый проект ML, запущенный на MACOS, Big Sur. Я запускаю эту модель в Pycharm IDE для MacOS. Pycharm позволяет автоматически загружать библиотеки, когда это необходимо, нажав красную лампочку, показанную рядом с ошибкой, всего за несколько секунд. В отличие от ОС Windows и ОС Linux, Mac Big sur..
Подгонка модели множественной линейной регрессии, мощность преобразования Бокскокса с использованием R
Подгонка модели множественной линейной регрессии, мощность преобразования Бокскокса с использованием R Влияние значений лямбда и логарифмического правдоподобия на SSE В этой статье будет дано пошаговое руководство по подбору модели множественной линейной регрессии, адекватности модели и применению мощного преобразования и проверки Бокскокса. Линейная регрессия играет жизненно важную роль в прогнозировании и понимании степени взаимосвязи между переменными, т. Е. Насколько велика..
Начало работы с машинным обучением: руководство для начинающих по классификации и регрессии с использованием Scikit-Learn
Построение моделей машинного обучения шаг за шагом Область машинного обучения может быть сложной, особенно для тех, кто только начинает. Однако при наличии правильных инструментов и системного подхода разработка моделей машинного обучения может быть на удивление простой. В этом сообщении блога мы рассмотрим шаги, связанные с построением моделей машинного обучения для задач классификации и регрессии, с использованием библиотеки scikit-learn и двух хорошо известных наборов данных,..