Bagikan melalui


KnownRegressionModels enum

Nilai RegressionModels yang diketahui yang diterima layanan.

Bidang

DecisionTree

Pohon Keputusan adalah metode pembelajaran yang diawasi non-parametrik yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk membuat model yang memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan sederhana yang disimpulkan dari fitur data.

ElasticNet

Elastic net adalah jenis regresi linier reguler yang populer yang menggabungkan dua penalti populer, khususnya fungsi penalti L1 dan L2.

ExtremeRandomTrees

Pohon Ekstrem adalah algoritma pembelajaran mesin ansambel yang menggabungkan prediksi dari banyak pohon keputusan. Ini terkait dengan algoritma hutan acak yang banyak digunakan.

GradientBoosting

Teknik pelajar transit minggu menjadi pelajar yang kuat disebut Boosting. Proses algoritma peningkatan gradien bekerja pada teori eksekusi ini.

KNN

Algoritma tetangga terdekat K (KNN) menggunakan 'kesamaan fitur' untuk memprediksi nilai titik data baru yang selanjutnya berarti bahwa titik data baru akan diberi nilai berdasarkan seberapa dekat cocok dengan poin dalam set pelatihan.

LassoLars

Model Lasso cocok dengan Least Angle Regression alias Lars. Ini adalah Model Linier yang dilatih dengan L1 sebelumnya sebagai regularizer.

LightGBM

LightGBM adalah kerangka kerja peningkatan gradien yang menggunakan algoritma pembelajaran berbasis pohon.

RandomForest

Hutan acak adalah algoritma pembelajaran yang diawasi. "forest" yang dibangunnya, adalah ansambel pohon keputusan, biasanya dilatih dengan metode "bagging". Gagasan umum dari metode bagging adalah bahwa kombinasi model pembelajaran meningkatkan hasil keseluruhan.

SGD

SGD: Penurunan gradien stochastic adalah algoritma pengoptimalan yang sering digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin untuk menemukan parameter model yang sesuai dengan yang paling sesuai antara output yang diprediksi dan aktual. Ini adalah teknik yang tidak biasa tetapi kuat.

XGBoostRegressor

XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor adalah model pembelajaran mesin yang diawasi menggunakan ansambel pelajar dasar.