Публикации по теме 'regression-analysis'


Откуда вы знаете, что алгоритм регрессии работает?
В моей предыдущей статье я обсуждал регрессионный анализ, особенно линейную регрессию. Статью можно найти здесь. Нежное введение в линейную регрессию (машинное обучение) Если вы новичок в машинном обучении или науке о данных, это наиболее распространенная модель, с которой вы столкнетесь в качестве новичок. На… medium.com Я хотел бы привести несколько примеров использования регрессионного анализа, прежде чем мы перейдем к основной..
Каковы допущения для регрессионного анализа?
Качество данных является предварительным требованием перед подачей данных в модель машинного обучения. В проектах машинного обучения есть популярная поговорка «мусор в мусоре». Чтобы повысить точность результатов EDA и модели машинного обучения, мы выполняем задачи предварительной обработки данных. Предварительная обработка данных также относится к манипулированию данными, удалению или добавлению дополнительных данных. В этом блоге мы узнаем о различных предположениях регрессионного..
Что такое регрессия? Типы регрессии? И почему это важно?
Что такое регрессия? Регрессионный анализ — это статистический метод анализа и понимания связи между двумя или более переменными. Метод, используемый для регрессионного анализа, помогает определить, какие переменные релевантны, какие можно игнорировать и как они взаимодействуют. Давайте разберемся на примере - Если вы когда-либо брали такси или такси, вы знакомы с регрессией. Вот как это происходит. Когда вы садитесь в такси, вы видите, что есть предустановленная плата за..
Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия — популярный метод машинного обучения, позволяющий моделировать нелинейные отношения между переменными. Это особенно полезно, когда взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными не линейная, а кривая или параболическая. В этой статье мы рассмотрим концепцию полиномиальной регрессии, принципы ее работы и ее применения. Что такое полиномиальная регрессия? Полиномиальная регрессия — это статистическая модель, в которой используется полиномиальная..
Наука о данных - руководство по простой линейной регрессии
В этом посте давайте разберемся, что такое регрессионный анализ, и погрузимся в простую линейную регрессию. Разделы этого поста будут следующими: · Что такое регрессионный анализ? · Что такое линейная регрессия? · Простая линейная регрессия · R-квадрат · Среднеквадратичная ошибка · Общая сумма квадратов · Сумма квадратов регрессии Если вы готовы, приступим 1. Что такое регрессионный анализ? Это форма метода прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь..
Как получить B0 и B1 в линейной регрессии
Что такое Бо и В1? эти параметры модели иногда называют teta0 и teta1. По сути, B0 представляет собой точку пересечения, а затем представляет наклон линии регрессии. Все мы знаем, что линия регрессии задается формулой Y = B0 + B1.X Чтобы понять, как Y выражается как функция X с этими параметрами модели, и понять, как выбирается наиболее подходящая линия, в этой публикации выводится пошаговая формула для B0 и B1. Рассмотрим некоторые проблемы, как показано ниже, лучшая линия регрессии..
Когда требуется обрезка регрессора дерева решений
Хотя у нас есть множество регрессоров для прогнозирования / аппроксимации целевых переменных, не всегда более продвинутые из них выигрывают. В этой статье делается попытка показать, что Регрессор дерева решений (DTR) выигрывает у продвинутых, таких как Random Forest и т. Д. Мы попытались сравнить DTR со следующими регрессорами: Линейный регрессор Усиленный регрессор ADABoost Случайные леса Каждый регрессор был опробован индивидуально, чтобы найти его лучший результат , а затем..