Как эффективно решать задачи регрессии: Советы и рекомендации
Задача регрессии - это важная часть машинного обучения, направленная на прогнозирование числовых значений на основе известных данных. На этой странице вы найдете полезные советы и рекомендации для успешного решения задач регрессии.
Выбирайте подходящий тип регрессии в зависимости от характера данных и задачи.
Что такое линейная регрессия? Душкин объяснит
Проверяйте наличие мультиколлинеарности между признаками, чтобы избежать проблем в модели.
Математика #1 - Корреляция и регрессия
Регуляризация (L1 или L2) поможет избежать переобучения модели.
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Нормализуйте данные для улучшения сходимости алгоритмов обучения.
+/-10 минут. Задача регрессии в машинном обучении
Оценивайте качество модели с помощью различных метрик, таких как MSE, RMSE и R².
Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python
Используйте кросс-валидацию для надежной оценки производительности модели.
Учитывайте выбросы в данных, так как они могут существенно влиять на результаты регрессии.
Анализируйте остатки модели для проверки на наличие паттернов, указывающих на недочеты в модели.
МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ - MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации.
5.2. План решения задачи регрессии с помощью нейросети
Не забывайте о возможности использования полиномиальной регрессии для нелинейных зависимостей.
Регулярно проверяйте и обновляйте данные, чтобы модель оставалась актуальной и точной.
