Регрессия и классификация являются двумя основными задачами обучения с учителем в машинном обучении. В этой статье мы разберемся с их определениями и приведем примеры.
Регрессия
Регрессией называют задачу прогнозирования количественных переменных на основе данных. В основе регрессионного анализа лежит построение функциональной зависимости между одной или несколькими независимыми переменными и одной зависимой переменной.
Пример: предсказание стоимости дома на основе его площади, количества комнат и расположения. Здесь мы имеем три независимые переменные (площадь, количество комнат, расположение) и одну зависимую переменную (стоимость дома).
📈 Важным методом регрессионного анализа является линейная регрессия, где зависимая переменная представляется в виде линейной комбинации независимых переменных.
Классификация
Классификация — это задача прогнозирования категориальных переменных на основе данных. Задача классификации заключается в назначении объекта одному из заранее заданных классов на основе его характеристик.
Пример: определение вида растения на основе его размеров и формы листьев. Здесь объектами являются растения, характеристики — размеры и формы листьев, а классами — виды растений.
🔍 Важными методами классификации являются логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети.
Сравнение регрессии и классификации
Итак, регрессия и классификация имеют разные цели:
- Регрессия предназначена для прогнозирования количественных переменных.
- Классификация предназначена для прогнозирования категориальных переменных.
Обе задачи являются частями обучения с учителем и используют различные методы и алгоритмы для решения своих задач.
📚 Надеюсь, что эта статья помогла разобраться в различиях между регрессией и классификацией. Продолжайте изучать аналитику данных и машинное обучение, чтобы стать успешным специалистом в этой области.
Добавить комментарий