Nempatake klasifikasi ing latihan lan tes regresi dadi tujuan sing penting ing bidang Kecerdasan Buatan lan Pembelajaran Mesin. Tujuan utama regresi yaiku kanggo prédhiksi nilai numerik sing terus-terusan adhedhasar fitur input. Nanging, ana skenario ing ngendi kita kudu nggolongake data menyang kategori diskret tinimbang prédhiksi nilai sing terus-terusan. Ing kasus kaya mengkono, pas classifier dadi penting.
Tujuwan mapan klasifikasi ing latihan lan uji coba regresi yaiku kanggo ngowahi masalah regresi dadi masalah klasifikasi. Kanthi mengkono, kita bisa nggunakake kekuwatan algoritma klasifikasi kanggo ngatasi tugas regresi. Pendekatan iki ngidini kita nggunakake macem-macem klasifikasi sing dirancang khusus kanggo nangani masalah klasifikasi.
Salah sawijining teknik umum kanggo nyetel klasifikasi ing regresi yaiku diskritisasi variabel output sing terus-terusan dadi sakumpulan kategori sing wis ditemtokake. Contone, yen kita prédhiksi rega omah, kita bisa dibagi kisaran rega menyang kategori kaya "rendah," "sedheng," lan "dhuwur." Banjur kita bisa nglatih klasifikasi kanggo prédhiksi kategori kasebut adhedhasar fitur input kayata jumlah kamar, lokasi, lan cuplikan kothak.
Kanthi nyetel klasifikasi, kita bisa njupuk kauntungan saka macem-macem algoritma klasifikasi kayata wit keputusan, alas acak, mesin vektor dhukungan, lan jaringan saraf. Algoritma kasebut bisa nangani hubungan rumit antarane fitur input lan variabel target. Dheweke bisa sinau wates keputusan lan pola ing data kanggo nggawe prediksi sing akurat.
Kajaba iku, pas klasifikasi ing latihan regresi lan testing ngidini kita kanggo ngevaluasi kinerja model regresi ing konteks klasifikasi. Kita bisa nggunakake metrik evaluasi sing mapan kayata akurasi, presisi, kelingan, lan F1-skor kanggo netepake kinerja model regresi nalika dianggep minangka klasifikasi.
Kajaba iku, pas klasifikasi ing latihan regresi lan testing menehi nilai didaktik. Iku mbantu kita njelajah macem-macem perspektif lan pendekatan kanggo ngrampungake masalah regresi. Kanthi nganggep masalah kasebut minangka tugas klasifikasi, kita bisa ngerteni pola lan hubungan sing ana ing data kasebut. Perspektif sing luwih jembar iki nambah pemahaman kita babagan data lan bisa nyebabake solusi inovatif lan teknik teknik fitur.
Kanggo nggambarake tujuan nyetel klasifikasi ing latihan lan pengujian regresi, ayo nimbang conto. Contone, kita duwe dataset sing ngemot informasi babagan kinerja siswa, kalebu fitur kayata jam sinau, kehadiran, lan biji sadurunge. Variabel target yaiku biji ujian akhir, yaiku nilai kontinu. Yen kita pengin prédhiksi apa siswa bakal lulus utawa gagal adhedhasar skor ujian pungkasan, kita bisa nyetel klasifikasi kanthi discretizing skor dadi rong kategori: "lulus" lan "gagal." Kita banjur bisa olahraga classifier nggunakake fitur input kanggo prédhiksi pass/kasil gagal.
Nyetel klasifikasi ing latihan lan uji coba mundur ngidini kita ngowahi masalah regresi dadi masalah klasifikasi. Iki ngidini kita nggunakake kekuwatan algoritma klasifikasi, ngevaluasi kinerja model regresi ing konteks klasifikasi, lan entuk pangerten sing luwih akeh babagan data kasebut. Pendekatan iki menehi perspektif sing terkenal lan mbukak kemungkinan anyar kanggo ngrampungake masalah regresi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python:
- Apa Mesin Vektor Dhukungan (SVM)?
- Apa algoritma tetanggan K sing paling cedhak cocog kanggo mbangun model pembelajaran mesin sing bisa dilatih?
- Apa algoritma latihan SVM umume digunakake minangka klasifikasi linear binar?
- Apa algoritma regresi bisa digunakake kanthi data sing terus-terusan?
- Apa regresi linier utamane cocog kanggo skala?
- Carane tegese shift dinamis bandwidth adaptively nyetel parameter bandwidth adhedhasar Kapadhetan saka titik data?
- Apa tujuane menehi bobot kanggo set fitur ing implementasine bandwidth dinamis shift rata-rata?
- Kepiye nilai radius anyar ditemtokake ing pendekatan bandwidth dinamis shift rata-rata?
- Kepiye cara pendekatan bandwidth dinamis shift tegese nemokake centroid kanthi bener tanpa ngode radius?
- Apa watesan nggunakake radius tetep ing algoritma shift rata-rata?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/MLP Machine Learning karo Python