Praktični vodnik po Spline regresiji

Blog

Linearna regresija je eden prvih algoritmov, ki so jih naučili začetnike na področju strojnega učenja. Linearna regresija nam pomaga razumeti, kako strojno učenje deluje na osnovni ravni, tako da vzpostavi razmerje med odvisno spremenljivko in neodvisno spremenljivko ter prilagodi ravno črto skozi podatkovne točke. Toda v podatkovni znanosti v realnem svetu so linearna razmerja med podatkovnimi točkami redkost in linearna regresija ni praktičen algoritem za uporabo.



Da bi to premagali, je bila uvedena polinomska regresija. Toda glavna pomanjkljivost tega je bila, ko se je zapletenost algoritma povečala, povečalo se je tudi število funkcij in postalo je težko upravljati z njimi, kar je sčasoma privedlo do preoblikovanja modela. Za dodatno odpravo teh pomanjkljivosti je bila uvedena spline regresija.

V tem članku bomo obravnavali spline regresijo z njeno izvedbo v pythonu.



primer oddaje obrazca ajax

Kaj je Spline regresija?

Spline regresija je nelinearna regresija, ki se uporablja za premagovanje težav linearnih in polinomskih regresijskih algoritmov. Pri linearni regresiji se celoten nabor podatkov obravnava hkrati. Toda pri splineni regresiji je nabor podatkov razdeljen na koše. Vsak koš podatkov se nato prilega ločenim modelom. Točke, kjer so podatki razdeljeni, se imenujejo vozli. Ker obstajajo ločene funkcije, ki ustrezajo košem, se vsaka funkcija imenuje funkcija po korakih.

#kotiček za razvijalce #linearna regresija #globoko učenje #strojno učenje



kako ponastaviti geslo za minecraft

analyticsindiamag.com

Praktični vodnik po Spline regresiji

V tem članku bomo obravnavali spline regresijo z njeno izvedbo v pythonu. Linearna regresija je eden prvih algoritmov, ki so jih naučili začetnike na področju strojnega učenja.