Bonsoir. L'incident de perte d'Airpots (trouvé) s'est produit plus tôt et un paragraphe a été ajouté.
Aujourd'hui, je voudrais résumer la classification et la régression dans l'apprentissage automatique.
Le principal objectif de la classification est ** de prédire la classe (Oui, Non) à laquelle appartiennent les données **. Si le nombre de classes à prédire est de 2 classes, il est appelé ** classification binaire **. ex)
S'il y a plus de deux classes, on parle de ** classification multi-classes **. ex)
Le but principal de la régression est de ** prédire la valeur **. Plus profondément, la tâche d'expliquer ** les variables explicatives (caractéristiques) ** aux ** variables objectives **. ex) --Explication des scores en mathématiques avec les scores en sciences. (Variable explicative: score en sciences, variable objective: score en mathématiques) --Explication du loyer par taille et superficie de la propriété. (Variables explicatives: taille et superficie, variables objectives: loyer)
Et si vous souhaitez vous lancer dans une régression linéaire En supposant que la variable objectif est y et qu'il y a n variables explicatives, $ x_1 $, $ x_2 $, ..., $ x_n $,
y = a_0 + a_1x_1 +・ ・ ・+ a_nx_n
, $ A_0, a_1, ···, a_n $. Pour les obtenir, il existe la ** méthode la plus probable ** et la ** méthode des moindres carrés **. De plus, lorsque $ n = 1 $, on l'appelle ** régression simple **, et les autres sont appelées ** régression multiple **.
Permettez-moi de vous donner un exemple des références ci-dessous. Supposons que vous ayez des informations sur un restaurant que votre client a visité dans le passé. Classification: prédisez si vous aimez ou n'aimez pas les nouveaux restaurants Retour: prédisez combien de fois vous visiterez le nouveau restaurant à l'avenir
Enfin, je voudrais mentionner deux choses en commun. Les deux sont «** apprentissage supervisé **». À propos, l'apprentissage supervisé consiste à apprendre en utilisant l'étiquette de réponse correcte attachée aux données.
C'est facile, mais j'ai résumé la régression de classification. Merci beaucoup.
Différences entre classification et régression pour les débutants en apprentissage automatique
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