Источник: Nuances of Programming Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения моделируют отношения между помеченными входными и выходными данными (также известными как целевые данные). Впоследствии такая модель используется для предсказания метки новых наблюдений с помощью новых помеченных входных данных. Если целевая переменная дискретная, алгоритм решает задачи классификации, а если целевая переменная непрерывная  —  алгоритм используется для задач регрессии...

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...