Giới thiệu
hồi quy là nơi các mô hình dự đoán một số.
Trong máy học, mục tiêu hồi quy là tạo một mô hình có thể dự đoán giá trị số, có thể định lượng, chẳng hạn như giá cả, số lượng, kích cỡ hoặc số vô hướng khác.
Hồi quy là một kỹ thuật thống kê về tầm quan trọng cơ bản đối với khoa học vì nó dễ giải thích, mạnh mẽ, và tốc độ trong tính toán. Các mô hình hồi quy cung cấp một nền tảng tuyệt vời để hiểu rõ cách hoạt động của các kỹ thuật máy học phức tạp hơn.
Trong các tình huống thực tế, đặc biệt là khi có sẵn ít dữ liệu, các mô hình hồi quy rất hữu ích để đưa ra dự đoán. Ví dụ: nếu một công ty cho thuê xe đạp muốn dự đoán số lượng thuê dự kiến vào một ngày nhất định trong tương lai, mô hình hồi quy có thể dự đoán con số này. Bạn có thể tạo mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có, chẳng hạn như số lượng xe đạp được thuê vào những ngày có mùa, ngày trong tuần, v.v. cũng được ghi lại.
Điều kiện tiên quyết
- Kiến thức về toán học cơ bản
- Một số kinh nghiệm lập trình tại Python
- Quen thuộc với sổ ghi chép Jupyter
Mục tiêu học tập
Trong mô-đun này, bạn sẽ:
- Khi nào nên sử dụng các mô hình hồi quy.
- Cách đào tạo và đánh giá các mô hình hồi quy sử dụng khung Scikit-Learn hồi quy.