Представим следующую задачу: у нас есть сведения о студентах, которые посещают продвинутый курс математики (такой, как анализ данных и машинное обучение). Мы хотим предсказать, сколько баллов по математике получат студенты на экзамене в конце курса. Один из методов машинного обучения, который может быть использовал для решения этой задачи - это регрессия. Регрессия предназначена для предсказания непрерывных числовых значений, вроде оценки по математике. В этой статье мы рассмотрим, что такое регрессия, как она работает, и зачем ее используют в машинном обучении...

Регрессия – группа Моделей (Model) Контролируемого обучения (Supervised Learning), используемых для прогнозирования непрерывных значений, таких как цены на недвижимость с учетом их характеристик (размер, цена и т.д.). Выделяют следующие типы регрессионного анализа: Линейная регрессия Это одна из наиболее распространенных и доступных техник предсказания. Здесь мы прогнозируем Целевую переменную (Target Variable) Y на основе Предиктора (Predictor Variable) X. Между первой и второй должна существовать линейная связь, и поэтому метод получил такое название...