Prehľadávať všetok obsah označený Regression
Zistite viac o diskriminačných AI modeloch—modeloch strojového učenia zameraných na klasifikáciu a regresiu modelovaním rozhodovacích hraníc medzi triedami. Pochopte ich fungovanie, výhody, výzvy a využitie v NLP, počítačovom videní a AI automatizácii.
Gradient Boosting je výkonná ensemble technika strojového učenia pre regresiu a klasifikáciu. Modely buduje sekvenčne, typicky pomocou rozhodovacích stromov, aby optimalizoval predikcie, zvýšil presnosť a zabránil preučeniu. Široko používaný v dátových súťažiach a biznis riešeniach.
Algoritmus k-najbližších susedov (KNN) je neparametrický, supervidovaný učebný algoritmus používaný na klasifikáciu a regresiu v strojovom učení. Predpovedá výsledky vyhľadávaním 'k' najbližších dátových bodov, využíva metriky vzdialenosti a väčšinové hlasovanie a je známy svojou jednoduchosťou a univerzálnosťou.
LightGBM, alebo Light Gradient Boosting Machine, je pokročilý framework pre gradient boosting vyvinutý spoločnosťou Microsoft. Je navrhnutý pre vysoko výkonné úlohy strojového učenia, ako sú klasifikácia, ranking a regresia. LightGBM vyniká efektívnym spracovaním veľkých dátových súborov s minimálnou spotrebou pamäte a vysokou presnosťou.
Lineárna regresia je základná analytická technika v štatistike a strojovom učení, ktorá modeluje vzťah medzi závislými a nezávislými premennými. Je známa svojou jednoduchosťou a interpretovateľnosťou a je základom pre prediktívnu analytiku a modelovanie dát.
Priemerná absolútna chyba (MAE) je základná metrika v strojovom učení na hodnotenie regresných modelov. Meria priemernú veľkosť chýb v predikciách, čím poskytuje jednoduchý a zrozumiteľný spôsob hodnotenia presnosti modelu bez ohľadu na smer chyby.
Regresia náhodného lesa je výkonný algoritmus strojového učenia používaný na prediktívnu analytiku. Vytvára viacero rozhodovacích stromov a spriemeruje ich výstupy pre lepšiu presnosť, robustnosť a všestrannosť naprieč rôznymi odvetviami.
Rozhodovací strom je výkonný a intuitívny nástroj na rozhodovanie a prediktívnu analýzu, používaný pri klasifikačných aj regresných úlohách. Jeho stromová štruktúra uľahčuje interpretáciu a je široko využívaný v strojovom učení, financiách, zdravotníctve a ďalších oblastiach.
Supervidované učenie je základný prístup v strojovom učení a umelej inteligencii, kde algoritmy sa učia z označených dátových súborov, aby robili predikcie alebo klasifikácie. Preskúmajte jeho proces, typy, kľúčové algoritmy, aplikácie a výzvy.
Supervidované učenie je základný koncept umelej inteligencie a strojového učenia, pri ktorom sa algoritmy trénujú na označených dátach, aby dokázali presne predpovedať alebo klasifikovať nové, neznáme dáta. Zistite viac o jeho kľúčových komponentoch, typoch a výhodách.
Upravené R-kvadrát je štatistická miera používaná na hodnotenie kvality prispôsobenia regresného modelu, pričom zohľadňuje počet prediktorov, aby sa predišlo preťaženiu a poskytlo presnejšie zhodnotenie výkonnosti modelu.
