در‌این مقاله، آغاز با گونه های بررسی رگرسیون آشنا طراحی سایت در مشهد می‌شویم و بعد از آن به نظارت عمیق‌خیس دو نحوه رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک میپردازیم. پیرو همانندی‌ها و همینطور تفاوت رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک را خاطر می گیریم. در انتهای این مقاله از خبرنامه فرادرس، مورد ها به کار گیری این دو الگوریتم را تفصیل داده و به چندین مثال از سوال‌های متداول درین حوزه جواب میدهیم.
در چه مواقعی از آنالیز رگرسیون استعمال می‌گردد؟
بررسی رگرسیون به‌طور خاص برای دو غرض متمایز از حیث مفهومی آیتم استعمال قرار می گیرند:
آنالیز رگرسیون کاربرد متعددی در مسائل پیش‌بینی داشته و از همین جهت یکی‌از نصیب‌های اساسی یادگیری ماشین به شمار می‌رود.
در بعضی مسائل از محاسبه رگرسیون برای کشف رابطه ها فی مابین متغیرهای غیر وابسته (Independent) و «متعلق» (Dependent) استعمال می شود.
در واقع، رگرسیون نوعی سبک یادگیری ماشین میباشد که مقادیر عددی پیوسته یا این که مرتبط به یک‌سری گروه متعدد را پیش‌بینی می‌نماید.
الگوریتم رگرسیون خطی چیست؟
«رگرسیون خطی» (Linear Regression) الگوریتمی بررسی گردیده در یادگیری ماشین میباشد که فرض می‌نماید ارتباط‌ای خطی دربین متغیرهای متعلق و جداگانه وجود دارااست. به ذکر بی آلایش‌خیس، این الگوریتم شایسته ترین خط یا این که شیت جداکننده دو یا این که تعداد بیشتری متغیر را پیدا می‌نماید. سبک رگرسیون خطی، فیض را مبنی بر با متغیرهای جدا پیش‌بینی کرده و ارتباط در بین آن ها را کشف می‌نماید. رگرسیون خطی را می‌قدرت به دو تحت مجموعه دیگر تقسیم کرد:
«رگرسیون خطی معمولی» (Simple Linear Regression): رگرسیون خطی معمولی به مدلی گفته می شود که ارتباط در بین یک متغیر جدا و متغیری متعلق یا این که به عبارتی مقدار مقصود را از روش خطی صاف برآورد می‌نماید.
«رگرسیون خطی چندگانه» (Multiple Linear Regression): از رگرسیون خطی چندگانه برای آنالیز ارتباط بین دو یا این که چندین متغیر جدا با یک متغیر متعلق یا این که غرض به کار گیری میشود.
به‌طور کلی، این الگوریتم از معادله‌ای خطی برای شناسایی خطی که شایسته ترین «برازش» (Fit) و یا این که طلاق را ساخت نماید یاری میگیرد. از این روش تصویرسازی و پیش‌بینی خروجی متغیرهای متعلق را ممکن می‌سازد.
در‌این مقاله، آغاز با گونه های بررسی رگرسیون آشنا طراحی سایت در مشهد می‌شویم و بعد از آن به نظارت عمیق‌خیس دو نحوه رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک میپردازیم. پیرو همانندی‌ها و همینطور تفاوت رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک را خاطر می گیریم. در انتهای این مقاله از خبرنامه فرادرس، مورد ها به کار گیری این دو الگوریتم را تفصیل داده و به چندین مثال از سوال‌های متداول درین حوزه جواب میدهیم.
در چه مواقعی از آنالیز رگرسیون استعمال می‌گردد؟
بررسی رگرسیون به‌طور خاص برای دو غرض متمایز از حیث مفهومی آیتم استعمال قرار می گیرند:
آنالیز رگرسیون کاربرد متعددی در مسائل پیش‌بینی داشته و از همین جهت یکی‌از نصیب‌های اساسی یادگیری ماشین به شمار می‌رود.
در بعضی مسائل از محاسبه رگرسیون برای کشف رابطه ها فی مابین متغیرهای غیر وابسته (Independent) و «متعلق» (Dependent) استعمال می شود.
در واقع، رگرسیون نوعی سبک یادگیری ماشین میباشد که مقادیر عددی پیوسته یا این که مرتبط به یک‌سری گروه متعدد را پیش‌بینی می‌نماید.
الگوریتم رگرسیون خطی چیست؟
«رگرسیون خطی» (Linear Regression) الگوریتمی بررسی گردیده در یادگیری ماشین میباشد که فرض می‌نماید ارتباط‌ای خطی دربین متغیرهای متعلق و جداگانه وجود دارااست. به ذکر بی آلایش‌خیس، این الگوریتم شایسته ترین خط یا این که شیت جداکننده دو یا این که تعداد بیشتری متغیر را پیدا می‌نماید. سبک رگرسیون خطی، فیض را مبنی بر با متغیرهای جدا پیش‌بینی کرده و ارتباط در بین آن ها را کشف می‌نماید. رگرسیون خطی را می‌قدرت به دو تحت مجموعه دیگر تقسیم کرد:
«رگرسیون خطی معمولی» (Simple Linear Regression): رگرسیون خطی معمولی به مدلی گفته می شود که ارتباط در بین یک متغیر جدا و متغیری متعلق یا این که به عبارتی مقدار مقصود را از روش خطی صاف برآورد می‌نماید.
«رگرسیون خطی چندگانه» (Multiple Linear Regression): از رگرسیون خطی چندگانه برای آنالیز ارتباط بین دو یا این که چندین متغیر جدا با یک متغیر متعلق یا این که غرض به کار گیری میشود.
به‌طور کلی، این الگوریتم از معادله‌ای خطی برای شناسایی خطی که شایسته ترین «برازش» (Fit) و یا این که طلاق را ساخت نماید یاری میگیرد. از این روش تصویرسازی و پیش‌بینی خروجی متغیرهای متعلق را ممکن می‌سازد.
انجام وظایف پس زمینه برای دریافت اطلاعات به/از سرور