Регрессия решает задачи предсказания, когда не целесообразно использовать инструменты классификации. Однако, деревянные модели подходят не только для задач классификации, но также и для регрессии. Дерево в регрессии обучается аналогично, только предсказывает оно не класс, а число. На практическом примере это будет выглядеть следующим образом. Необходимо import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd...

Что такое задача классификации в машинном обучении? Задача классификации представляет собой поиск функции, которая позволит отнести объекты к заданным классам в зависимости от значений их признаков. Примером задачи классификации может служить обучение компьютеров распознавать объекты на изображениях. Для этого компьютеру нужно обработать изображение с помощью алгоритмов компьютерного зрения, извлечь из него признаки объектов и классифицировать их. Задачи классификации в машинном обучении могут быть двух типов: бинарной классификации и многоклассовой классификации...

В мире машинного обучения и статистики логистическая регрессия играет фундаментальную роль. Этот метод широко используется для решения задач бинарной классификации, где цель состоит в прогнозировании принадлежности наблюдений к определенным классам на основе входных признаков. Логистическая регрессия представляет собой мощный инструмент анализа данных, который нашел широкое применение во множестве областей, включая медицину, биологию, экономику, маркетинг, исследования операций и другие. Принцип...

🔠Вопрос_26: Проведите различие между регрессией и классификацией ? ✔️Ответ: Регрессия и классификация относятся к одной и той же категории контролируемого машинного обучения. Основное различие между ними заключается в том, что выходная переменная в регрессии является числовой (или непрерывной), а в классификации - категориальной (или дискретной)...