Публикации по теме 'regression'


Сравнение моделей машинного обучения с использованием средней абсолютной ошибки (MAE) Средней абсолютной ошибки в процентах…
В этом сообщении блога мы обсудим важность использования таких показателей производительности, как средняя абсолютная ошибка (MAE), для оценки моделей машинного обучения. Определение . Средняя абсолютная ошибка ( MAE ) — это мера ошибок между парными наблюдениями, отражающими одно и то же явление. Это среднее значение абсолютных ошибок. Единицы MAE совпадают с прогнозируемой целью, что полезно для понимания того, вызывает ли беспокойство размер ошибки или нет. MAE — это агрегированное..
ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ ДЛЯ БИЗНЕС-ИНСАЙТОВ
ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ ДЛЯ БИЗНЕС-ИНСАЙТОВ КРАТКОЕ ОБЗОР ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ И ЕЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ Когда зависимая переменная является категориальной или бинарной по форме, логистическая регрессия представляет собой статистический метод, используемый для изучения связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В обобщенной линейной модели, известной как логистическая регрессия, связь между независимыми и зависимыми переменными..
Обучение и оценка регрессионных моделей (3/4)
Предыдущий ‹‹ Обучение и оценка регрессионных моделей (2/4) В предыдущем блокноте мы использовали простые модели регрессии, чтобы изучить взаимосвязь между функциями набора данных по аренде велосипедов. В этом блокноте мы поэкспериментируем с более сложными моделями, чтобы улучшить производительность нашей регрессии. Начнем с загрузки данных о совместном использовании велосипедов в виде DataFrame Pandas и просмотра первых нескольких строк. Мы также разделим наши данные на наборы..
Введение в машинное обучение
Руководство по машинному обучению для начинающих Машинное обучение - очень знакомое слово в мире технологий. Это одна из самых интересных областей информатики. Но для новичка это слово не будет так много значить. Итак, чтобы начать путь к машинному обучению (ML), давайте сначала узнаем, что такое ML и что с ним можно сделать. Что такое машинное обучение (ML)? Искусственный интеллект или ИИ в основном делится на две большие области: Машинное обучение и Искусственные..
Анализ данных и линейная регрессия
Цель статистики состоит в том, чтобы делать выводы о совокупности на основе информации, содержащейся в выборке. Популяции характеризуются такими параметрами, как среднее значение, медиана или стандартное отклонение. Модель поможет нам понять точную взаимосвязь между различными переменными и то, как они используются для прогнозирования результата. Рассмотрим один из наиболее часто используемых статистических методов в мире — регрессию. Регрессионный анализ — это моделирование..
Раскрытие возможностей классификации и регрессии в машинном обучении
В динамичном ландшафте современных технологий, где инновации являются нормой, а данные текут подобно постоянно расширяющейся реке, машинное обучение выступает маяком трансформации. По своей сути машинное обучение позволяет компьютерам разгадывать сложные закономерности, извлекать ценную информацию из обширных наборов данных и, в конечном счете, принимать разумные решения. Среди арсенала инструментов, предоставляемых машинным обучением, особенно ярко выделяются две методики: классификация и..
Часть 1: Машинное обучение
«Рекомендуется: записывайте выделенные жирным шрифтом слова и копайтесь в них, чтобы приблизиться к машинному обучению. Не беспокойтесь о формулах, с которыми вы будете знакомиться со временем». Машинное обучение способно адаптироваться и улучшаться с течением времени, поскольку оно способно учиться на новых данных и опыте. Это делает его мощным инструментом для решения сложных проблем, которые людям слишком сложно решить самостоятельно. Существует множество различных типов..