Дом » Азбука DataScience и машинного обучения » Где применяется задача регрессия?

Где применяется задача регрессия?
316

Последнее обновление: 2021-10-08 09:36:15


1.2 Типы задач машинного обучения 1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. ... На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

Где применяется машинное обучение?

Наиболее часто технологию машинного обучения используют в маркетинге. Например, Amazon использует его для того, чтобы показывать покупателям тот товар, который их должен заинтересовать. Это происходит на основе анализа данных о прошлых покупках и других пользователях.

Что отражает функция потерь MSE?

Функция потерь MSE широко используется в линейной регрессии в качестве показателя эффективности. Чтобы рассчитать MSE, надо взять разницу между предсказанными значениями и истинными, возвести ее в квадрат и усреднить по всему набору данных.

Что показывает Функция потерь?

Функция потерь — функция, которая в теории статистических решений характеризует потери при неправильном принятии решений на основе наблюдаемых данных.

Что такое функция потерь в нейронных сетях?

Функция потерь измеряет «насколько хороша» нейронная сеть в отношении данной обучающей выборки и ожидаемых ответов. Она также может зависеть от таких переменных, как веса и смещения. Функция потерь одномерна и не является вектором, поскольку она оценивает, насколько хорошо нейронная сеть работает в целом.

Что такое Кроссэнтропия?

Короче говоря, кросс-энтропия (CE) - это мера того, насколько далеко ваше предсказанное значение от истинной метки. Крест здесь относится к вычислению энтропии между двумя или более функциями / истинными метками (например, 0, 1).

Что такое Logloss?

logloss-ошибка на одном объекте. ... Таким образом, грубая ошибка на одном объекте сразу делает алгоритм бесполезным.

Как работает градиентный Бустинг?

Это техника использует идею о том, что следующая модель будет учится на ошибках предыдущей. Они имеют неравную вероятность появления в последующих моделях, и чаще появятся те, что дают наибольшую ошибку.

Чем градиентный Бустинг отличается от случайного леса?

Градиентный бустинг деревьев решений (Gradient Boosting Trees – GBT) [ 6 , 7 ] – другой универсальный алгоритм машинного обучения, основанный на использовании ансамбля деревьев решений. В отличие от случайного леса градиентный бустинг является развитием бустинг-идеи.

Как работает LightGBM?

LightGBM использует новую технику односторонней выборки на основе градиента (GOSS) для фильтрации экземпляров данных для нахождения значения разделения, в то время как XGBoost использует предварительно отсортированный алгоритм и алгоритм на основе гистограммы для вычисления наилучшего разделения.

up