Regressionsanalyse ist ein Teilgebiet des überwachten maschinellen Lernens. Es zielt darauf ab, die Beziehung zwischen einer bestimmten Anzahl von Merkmalen und einer kontinuierlichen Zielvariablen zu modellieren.
Wird die Regression überwacht oder nicht überwacht?
Regression ist eine Technik des überwachten maschinellen Lernens, die verwendet wird, um kontinuierliche Werte vorherzusagen. Das ultimative Ziel des Regressionsalgorithmus besteht darin, eine am besten passende Linie oder Kurve zwischen den Daten zu zeichnen. … Polynomiale Regression wird verwendet, wenn die Daten nichtlinear sind.
Ist die lineare Regression überwachtes oder unüberwachtes Lernen?
Lineare Regression wird überwacht. Sie beginnen mit einem Datensatz mit einer bekannten abhängigen Variablen (Label), trainieren Ihr Modell und wenden es später an. Sie versuchen, eine reelle Zahl, wie den Preis eines Hauses, vorherzusagen. Auch die logistische Regression wird überwacht.
Warum wird Regression überwachtes Lernen genannt?
Regression ist eine Methode des überwachten Lernens, die beim Auffinden der Korrelation zwischen Variablen hilft und es uns ermöglicht, die kontinuierliche Ausgabevariable basierend auf einer oder mehreren Prädiktorvariablen vorherzusagen.
Ist Regression ein Beispiel für überwachtes oder unüberwachtes Lernen?
Einige gängige Arten von Problemen, die auf Klassifikation und Regression aufbauen, umfassen Empfehlungen bzw. Vorhersagen von Zeitreihen. Einige beliebte Beispiele für überwachtes maschinelles Lernen Algorithmen sind: Linear Regression für Regression Probleme.