Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Регрессия в машинном обучении используется для прогнозирования или оценки непрерывных числовых значений. Она позволяет определить зависимость между входными переменными (факторами) и выходными переменными (целевыми значениями).
Примеры применения регрессии включают:
1. Прогнозирование цен на недвижимость, акции или товары на основе исторических данных и других факторов, таких как площадь, расположение, количество комнат и т. д.
2. Оценка вероятности заболевания пациента на основе его медицинских показателей.
3. Прогнозирование спроса на товары или услуги на основе исторических данных о продажах и других факторах, таких как цена, маркетинговые активности и т. д.
4. Анализ финансовых данных для прогнозирования доходности инвестиций или оценки рисков.
Регрессия позволяет создавать модели, которые могут предсказывать значения вещественных чисел на основе имеющихся данных и использоваться для принятия решений, оптимизации процессов или планирования будущих событий.