ЯсноПонятно24

Классические алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и случайный лес, используются для решения задач прогнозирования и классификации.

Линейная регрессия - это метод, который используется для предсказания значения непрерывной зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. Он строит линейную модель, которая наилучшим образом соответствует данным, минимизируя сумму квадратов отклонений предсказанных значений от фактических.

Деревья решений - это метод, который используется для принятия решений на основе серии условий. Он строит дерево, в каждом узле которого принимается решение на основе значения одной из переменных. Деревья решений могут быть использованы как для задач классификации, так и для задач регрессии.

Случайный лес - это ансамблевый метод, который состоит из множества деревьев решений. Каждое дерево строится на основе случайной подвыборки данных и случайного подмножества переменных. При прогнозировании случайный лес усредняет прогнозы всех деревьев, что обычно приводит к улучшению качества предсказаний по сравнению с отдельными деревьями.

Эти алгоритмы широко используются в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и другие, для решения задач прогнозирования, классификации и кластеризации.