Bekijk alle inhoud met de tag Regression
Aangepaste R-kwadraat is een statistische maatstaf die wordt gebruikt om de geschiktheid van een regressiemodel te beoordelen, waarbij rekening wordt gehouden met het aantal voorspellers om overfitting te voorkomen en zo een nauwkeuriger beeld van de modelprestatie te krijgen.
Begeleid leren is een fundamentele benadering binnen machine learning en kunstmatige intelligentie waarbij algoritmen leren van gelabelde datasets om voorspellingen of classificaties te maken. Ontdek het proces, de typen, belangrijke algoritmen, toepassingen en uitdagingen.
Een beslissingsboom is een krachtig en intuïtief hulpmiddel voor besluitvorming en voorspellende analyse, gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. Door de boomstructuur is het eenvoudig te interpreteren en het wordt veel toegepast in machine learning, financiën, gezondheidszorg en meer.
Leer over Discriminatieve AI-modellen—machine learning modellen die zich richten op classificatie en regressie door het modelleren van de scheidingslijn tussen klassen. Begrijp hoe ze werken, hun voordelen, uitdagingen en toepassingen in NLP, computervisie en AI-automatisering.
Gecontroleerd leren is een fundamenteel AI- en machine learning-concept waarbij algoritmen worden getraind op gelabelde data om nauwkeurige voorspellingen of classificaties te maken op nieuwe, ongeziene data. Leer over de belangrijkste componenten, types en voordelen.
De Gemiddelde Absolute Fout (MAE) is een fundamentele maatstaf in machine learning voor het evalueren van regressiemodellen. Het meet de gemiddelde grootte van fouten in voorspellingen en biedt een eenvoudige en interpreteerbare manier om de nauwkeurigheid van modellen te beoordelen zonder de richting van de fout mee te nemen.
Gradient Boosting is een krachtige machine learning-ensembletechniek voor regressie en classificatie. Het bouwt modellen sequentieel, doorgaans met beslissingsbomen, om voorspellingen te optimaliseren, de nauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te voorkomen. Veelgebruikt in data science-wedstrijden en zakelijke oplossingen.
Het k-nearest neighbors (KNN) algoritme is een niet-parametrisch, supervised leeralgoritme dat wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken in machine learning. Het voorspelt uitkomsten door de 'k' dichtstbijzijnde datapunten te zoeken, gebruikmakend van afstandsmetingen en meerderheidstemming, en staat bekend om zijn eenvoud en veelzijdigheid.
LightGBM, of Light Gradient Boosting Machine, is een geavanceerd gradient boosting framework ontwikkeld door Microsoft. Ontworpen voor high-performance machine learning taken zoals classificatie, ranking en regressie, blinkt LightGBM uit in het efficiënt verwerken van grote datasets met minimaal geheugenverbruik en hoge nauwkeurigheid.
Lineaire regressie is een fundamentele analysetechniek in de statistiek en machine learning, waarbij de relatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen wordt gemodelleerd. Bekend om zijn eenvoud en interpretatie, vormt het de basis voor voorspellende analyses en datamodellering.
Random Forest Regressie is een krachtig machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor voorspellende analyses. Het bouwt meerdere beslissingsbomen en neemt het gemiddelde van hun uitkomsten voor verbeterde nauwkeurigheid, robuustheid en veelzijdigheid in diverse sectoren.
