L'analisi di regressione è un sottocampo dell'apprendimento automatico supervisionato. Mira a modellare la relazione tra un certo numero di caratteristiche e una variabile target continua.
La regressione è supervisionata o non supervisionata?
La regressione è una tecnica di apprendimento automatico supervisionato che viene utilizzata per prevedere valori continui. L'obiettivo finale dell'algoritmo di regressione è tracciare una linea o una curva più adatta tra i dati. … La regressione polinomiale viene utilizzata quando i dati non sono lineari.
La regressione lineare è un apprendimento supervisionato o non supervisionato?
La regressione lineare è supervisionata. Si inizia con un set di dati con una variabile dipendente nota (etichetta), si addestra il modello, quindi lo si applica in un secondo momento. Stai cercando di prevedere un numero reale, come il prezzo di una casa. Anche la regressione logistica è supervisionata.
Perché la regressione si chiama apprendimento supervisionato?
La regressione è una tecnica di apprendimento supervisionato che aiuta a trovare la correlazione tra le variabili e ci consente di prevedere la variabile di output continua sulla base di l'una o più variabili predittive.
La regressione è un esempio di apprendimento supervisionato o non supervisionato?
Alcuni tipi comuni di problemi basati sulla classificazione e sulla regressione includono rispettivamente la raccomandazione e la previsione delle serie temporali. Alcuni popolari esempi di algoritmi di apprendimento automatico supervisionato sono: Lineare regressione per regressione problemi.
