Вы когда-нибудь задумывались, что делать, если мы сталкиваемся с нелинейными линиями?? Можем ли мы выполнить методы регрессии по такой линии?? как-нибудь договориться?? Ну что ж, ответ просто стоит перед вами. И это регрессия опорных векторов, регрессия дерева решений (если вы хотите узнать о регрессии дерева решений, нажмите здесь ), случайный лес. Да, это методы регрессии, используемые для решения нашей проблемы, когда у нас есть нелинейное уравнение, а затем мы манипулируем этим..

Регрессия опорных векторов (SVR) — это мощный алгоритм машинного обучения, который используется для регрессионного анализа . Он основан на алгоритме машины опорных векторов (SVM), который широко используется для задач классификации. SVR используется для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это непараметрический метод, который может обрабатывать как линейные, так и нелинейные связи между переменными. Основная идея SVR..

С недавним увеличением числа интеллектуальных счетчиков в жилых секторах у нас есть большие общедоступные наборы данных. Имея такие данные, энергопотребление отдельных домохозяйств можно отслеживать практически в режиме реального времени. Такой прогноз может помочь энергетическим компаниям регулировать свои поставки; кроме того, потребитель может использовать эту информацию для принятия более эффективных решений как с финансовой, так и с экологической точки зрения. В этом проекте мы..