В статистике линейная регрессия  — это линейный подход к моделированию связи между скалярным откликом (меткой или зависимой переменной) и одной или несколькими исследовательскими переменными (функциями или откликом или независимыми переменными). Случай с одной независимой переменной называется простой линейной регрессией . Для более чем одной независимой переменной или ответа процесс называется множественной линейной регрессией . В линейной регрессии отношения моделируются с..

Переобучение — это проблема, которая возникает, когда модель используется для прогнозирования. Сначала я опишу подгонку модели, объясню, как подгонка связана с прогнозированием модели, затем приведу пример и закончу несколькими атрибутами проблемы переобучения. Допустим, у нас есть набор данных, на котором мы создаем модель, оценивающую одну из переменных вместе с другими. Затем у нас есть модель, созданная на нашем «наборе данных для генерации», которая дает ожидаемые значения нашей..

Что такое подбор модели? Подгонка модели — это мера того, насколько хорошо модель машинного обучения обобщает данные, аналогичные тем, на которых она обучалась. Обобщение модели на новые данные — это, в конечном счете, то, что позволяет нам ежедневно использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и классификации данных. Причиной низкой производительности моделей машинного обучения является либо переоснащение, либо недообучение данных. Хорошо сбалансированная модель..