الملخص
تهانينا على استكمال مقدمتك إلى التراجع! دعونا نلخص النقاط الهامة.
تعلمنا أن التراجع يبحث عن علاقة مستمرة بين الميزات والتسميات، وعادةً ما يمكن تفسيره باستخدام الرياضيات البسيطة. تعلمنا أن النماذج سُميت بأمرين:
- نوع المنحنى الذي تناسبه نماذج التراجع. على سبيل المثال، يبحث الانحدار الخطي عن علاقات "خط مستقيم"، بينما يمكن أن يعمل التراجع متعدد الحدود مع العلاقات غير الخطية.
- كم عدد المتغيرات التي يستخدمونها: يستخدم التراجع البسيط ميزة واحدة، بينما يستخدم المتعدد ميزات متعددة.
قمنا أيضا بتغطية قيم R2 ، والتي نستخدمها لتقييم مدى ملاءمة نموذجنا للبيانات، مع الرقم 0 مما يعني أن النموذج غير فعال و1 يعني أنه يناسب تماما.
وأخيرا، تعرفنا على الاستقراء: التنبؤ بالقيم باستخدام الميزات التي تقع خارج نطاق مجموعة بيانات التدريب لدينا. في حين وجدنا أن هذا كان سهلا باستخدام نماذج الانحدار، رأينا كيف يمكن أن تكون النماذج غير معقولة إذا كانت الميزات بعيدة عن الميزات في بيانات التدريب الخاصة بنا.