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Das angepasste R-Quadrat ist ein statistisches Maß, das zur Bewertung der Güte der Anpassung eines Regressionsmodells verwendet wird. Es berücksichtigt die Anzahl der Prädiktoren, um Überanpassung zu vermeiden und eine genauere Beurteilung der Modellleistung zu ermöglichen.
Erfahren Sie mehr über diskriminative KI-Modelle – maschinelle Lernmodelle, die sich auf Klassifikation und Regression konzentrieren, indem sie Entscheidungsgrenzen zwischen Klassen modellieren. Verstehen Sie, wie sie funktionieren, ihre Vorteile, Herausforderungen und Anwendungen in NLP, Computer Vision und KI-Automatisierung.
Ein Entscheidungsbaum ist ein leistungsstarkes und intuitives Werkzeug für Entscheidungsfindung und prädiktive Analysen, das sowohl bei Klassifizierungs- als auch bei Regressionsaufgaben eingesetzt wird. Seine baumartige Struktur macht ihn leicht interpretierbar und er findet breite Anwendung in Machine Learning, Finanzen, Gesundheitswesen und mehr.
Gradient Boosting ist eine leistungsstarke Ensemble-Methode des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation. Sie baut Modelle sequenziell auf, typischerweise mit Entscheidungsbäumen, um Vorhersagen zu optimieren, die Genauigkeit zu verbessern und Überanpassung zu verhindern. Weit verbreitet in Data-Science-Wettbewerben und Geschäftslösungen.
Der k-nächste Nachbarn (KNN) Algorithmus ist ein nichtparametrischer, überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben im maschinellen Lernen verwendet wird. Er sagt Ergebnisse voraus, indem er die 'k' nächsten Datenpunkte findet, Distanzmetriken und Mehrheitsentscheidungen nutzt und ist für seine Einfachheit und Vielseitigkeit bekannt.
LightGBM, oder Light Gradient Boosting Machine, ist ein fortschrittliches Gradient-Boosting-Framework, das von Microsoft entwickelt wurde. Es ist für leistungsstarke Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifikation, Ranking und Regression konzipiert, zeichnet sich durch effiziente Verarbeitung großer Datensätze mit geringem Speicherbedarf und hoher Genauigkeit aus.
Die lineare Regression ist eine grundlegende Analysetechnik in der Statistik und im maschinellen Lernen, die die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen modelliert. Aufgrund ihrer Einfachheit und Interpretierbarkeit ist sie grundlegend für prädiktive Analysen und Datenmodellierung.
Der Mittlere Absolutfehler (MAE) ist eine grundlegende Kennzahl im maschinellen Lernen zur Bewertung von Regressionsmodellen. Er misst die durchschnittliche Größe der Fehler in Vorhersagen und bietet eine einfache und interpretierbare Möglichkeit, die Modellgenauigkeit zu beurteilen, ohne die Richtung des Fehlers zu berücksichtigen.
Random Forest Regression ist ein leistungsstarker Machine-Learning-Algorithmus für prädiktive Analysen. Er erstellt mehrere Entscheidungsbäume und mittelt deren Ergebnisse, um Genauigkeit, Robustheit und Vielseitigkeit in verschiedenen Branchen zu verbessern.
Überwachtes Lernen ist ein grundlegender Ansatz im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen aus gekennzeichneten Datensätzen lernen, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Entdecken Sie den Prozess, die Typen, wichtige Algorithmen, Anwendungsbereiche und Herausforderungen.
Überwachtes Lernen ist ein grundlegendes Konzept der KI und des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen mit beschrifteten Daten trainiert werden, um genaue Vorhersagen oder Klassifikationen für neue, unbekannte Daten zu treffen. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Komponenten, Typen und Vorteile.
