Navegue por todo o conteúdo marcado com Regression
O aprendizado supervisionado é uma abordagem fundamental em aprendizado de máquina e inteligência artificial, onde algoritmos aprendem a partir de conjuntos de dados rotulados para fazer previsões ou classificações. Explore seu processo, tipos, principais algoritmos, aplicações e desafios.
O aprendizado supervisionado é um conceito fundamental de IA e aprendizado de máquina, no qual algoritmos são treinados com dados rotulados para fazer previsões ou classificações precisas em novos dados não vistos. Conheça seus principais componentes, tipos e vantagens.
Uma árvore de decisão é uma ferramenta poderosa e intuitiva para tomada de decisão e análise preditiva, utilizada tanto em tarefas de classificação quanto de regressão. Sua estrutura semelhante a uma árvore facilita a interpretação, sendo amplamente aplicada em aprendizado de máquina, finanças, saúde e muito mais.
O Erro Absoluto Médio (MAE) é uma métrica fundamental em aprendizado de máquina para avaliação de modelos de regressão. Ele mede a magnitude média dos erros nas previsões, fornecendo uma maneira simples e interpretável de avaliar a precisão do modelo sem considerar a direção do erro.
O Gradient Boosting é uma poderosa técnica de ensemble em machine learning para regressão e classificação. Ele constrói modelos sequencialmente, geralmente com árvores de decisão, para otimizar previsões, melhorar a precisão e evitar overfitting. Amplamente utilizado em competições de ciência de dados e soluções empresariais.
O algoritmo k-vizinhos mais próximos (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico usado para tarefas de classificação e regressão em aprendizado de máquina. Ele prevê resultados encontrando os 'k' pontos de dados mais próximos, utilizando métricas de distância e votação majoritária, sendo conhecido por sua simplicidade e versatilidade.
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, é uma estrutura avançada de gradient boosting desenvolvida pela Microsoft. Projetada para tarefas de aprendizado de máquina de alto desempenho, como classificação, ranking e regressão, a LightGBM destaca-se por lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados, consumindo pouca memória e entregando alta precisão.
Saiba mais sobre Modelos de IA Discriminativos—modelos de aprendizado de máquina focados em classificação e regressão por meio da modelagem das fronteiras de decisão entre classes. Entenda como funcionam, suas vantagens, desafios e aplicações em PLN, visão computacional e automação em IA.
O R-quadrado ajustado é uma medida estatística usada para avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão, levando em conta o número de preditores para evitar overfitting e fornecer uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo.
A regressão linear é uma técnica analítica fundamental em estatística e aprendizado de máquina, modelando a relação entre variáveis dependentes e independentes. Reconhecida por sua simplicidade e interpretabilidade, é fundamental para análises preditivas e modelagem de dados.
A Regressão por Floresta Aleatória é um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina usado para análises preditivas. Ela constrói múltiplas árvores de decisão e faz a média de seus resultados para melhorar a precisão, robustez e versatilidade em diversos setores.
