簡介
迴歸是模型預測數字的地方。
在機器學習中，迴歸的目標是建立可針對數值及可量化值進行預測的模型，例如價格、數量、大小或其他純量數字。
對科學來說，迴歸是基本重要性的統計技術，因為它解讀容易、穩定且計算速度很快。 迴歸模型可提供絕佳的基礎，讓您了解更複雜的機器學習技術如何運作。
在真實世界的情況中，特別是可用資料很少時，迴歸模型非常適合用來進行預測。 例如，如果出租自行車的公司想要預測未來某一天預期會有多少租用數量，迴歸模型便可預測這個數字。 您可以使用現有資料來建立模型，例如，在同時記錄了季節、星期幾等資訊的某些天內的自行車出租數量。
必要條件
- 基本數學的知識
- 在 Python 中的一些程式設計經驗
- 熟悉 Jupyter Notebook
學習目標
在本單元中，您將：
- 使用迴歸模型的時機。
- 如何使用 Scikit-learn 架構來定型和評估迴歸模型。