Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Chiziqli regressiya

Chiziqli regressiya, ehtimol, statistika va mashinalarni o'rganishda eng taniqli va tushunarli algoritmlardan biridir.

Oldindan bashoratli modellashtirish birinchi navbatda model xatolarini minimallashtirish yoki boshqacha qilib aytganda, bashoratlarni iloji boricha aniqroq qilish bilan bog'liq. Biz algoritmlarni turli sohalardan, shu jumladan statistikadan qarz olamiz va ulardan shu maqsadda foydalanamiz.

Chiziqli regressiyani X kirish parametrlari va chiqish o'zgaruvchilarining o'zaro bog'liqligini aniq ko'rsatadigan to'g'ri chiziqni tavsiflovchi tenglama sifatida ifodalash mumkin. Ushbu tenglamani tuzish uchun kirish o'zgaruvchilar uchun B ma'lum koeffitsientlarni topish kerak.

Masalan: Y = B0 + B1 * X

X ni bilish bilan biz Y ni topishimiz kerak va chiziqli regressiyaning maqsadi B0 va B1 koeffitsientlarining qiymatlarini topishdir.

Regressiya modelini baholash uchun turli xil usullar qo'llaniladi, masalan, chiziqli algebra yoki eng kam kvadratchalar usuli.

Chiziqli regressiya 200 yildan ortiq vaqtdan beri davom etmoqda va shu vaqt ichida u chuqur o'rganildi. Shunday qilib, bu erda bir nechta qoidalar mavjud: o'xshash (korrelyatsiya qilingan) o'zgaruvchini olib tashlang va agar iloji bo'lsa, ma'lumotlardagi shovqinlardan xalos bo'ling. Chiziqli regressiya - bu o'rganish uchun birinchi algoritm kabi yaxshi ishlaydigan tezkor va oddiy algoritm.