مقدمة
الانحدار هو تقنية تمكن النماذج من التنبؤ برقم.
في التعلم الآلي، يكون الهدف من الانحدار هو إنشاء نموذج يمكنه التنبؤ بقيمة رقمية قابلة للقياس؛ مثل السعر أو الكمية أو الحجم، أو أي رقم قياسي آخر.
الانحدار هو تقنية إحصائية ذات أهمية أساسية للعلوم بسبب سهولة تفسيرها وقوتها وسرعتها في الحساب. توفر نماذج الانحدار أساسا ممتازا لفهم كيفية عمل تقنيات التعلم الآلي الأكثر تعقيدا.
في الاستخدامات الحقيقية، وتحديدًا عندما تكون البيانات المتوفرة قليلة، تكون نماذج الانحدار مفيدة جدا لإجراء عمليات التنبؤ. على سبيل المثال، إذا أرادت شركة خاصة بتأجير الدراجات التنبؤ بالعدد المتوقع من الإيجارات في يوم معين في المستقبل، يمكن لنموذج الانحدار التنبؤ بهذا الرقم. يمكنك إنشاء نموذج باستخدام البيانات الموجودة، مثل عدد الدراجات التي تم تأجيرها في الأيام التي تم فيها تسجيل الموسم ويوم الأسبوع وما إلى ذلك.
المتطلبات الأساسية
- الإلمام بقواعد الرياضيات الأساسية
- بعض تجارب البرمجة في Python
- الإلمام بدفاتر ملاحظات Jupyter
الأهداف التعليمية
خلال هذه الوحدة النمطية، سوف تتمكن مما يلي:
- موعد استخدام نماذج الانحدار.
- كيفية تدريب نماذج الانحدار وتقييمها باستخدام إطار عمل Scikit-Learn.