สรุป

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

ในโมดูลนี้ คุณได้เรียนรู้วิธีการถดถอยเพื่อสร้างแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องที่คาดการณ์ค่าตัวเลข จากนั้นคุณใช้เฟรมเวิร์ก scikit-learn ใน Python เพื่อฝึกและประเมินแบบจําลองการถดถอย

ในขณะที่ scikit-learn เป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมสําหรับการเขียนโค้ดเพื่อฝึกแบบจําลองการถดถอย แต่คุณยังสามารถสร้างโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องสําหรับการถดถอยโดยใช้เครื่องมือกราฟิกใน Microsoft Azure Machine Learning คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาแบบจําลองการถดถอยที่ไม่มีโค้ดได้โดยใช้ Azure Machine Learning ใน สร้างแบบจําลองการถดถอยด้วยโมดูลตัวออกแบบ Azure Machine Learning

ความท้าทาย: ทํานายราคาอสังหาริมทรัพย์

คิดว่าคุณพร้อมที่จะสร้างแบบจําลองการถดถอยของคุณเองหรือไม่? ลองความท้าทายของการคาดการณ์ราคาอสังหาริมทรัพย์ใน 02 - Real Estate Regression Challenge.ipynb notebook!

โน้ต

เวลาในการดําเนินการการทดสอบที่เลือกได้นี้จะไม่รวมอยู่ในเวลาโดยประมาณสําหรับโมดูลนี้ดังนั้นคุณสามารถใช้เวลาน้อยที่สุดหรือมากเท่าที่คุณต้องการ