regressiontoteutuksissa
Regressiontoteutuksissa tarkoittaa tilastollisten ja koneoppimisen mallien käytännön toteutusta, jossa tavoitteena on ennustaa numeerinen riippuva muuttuja tai luokitella havaintoja. Toteutukset kattavat datan esikäsittelyn, mallin valinnan, estimoinnin sekä tulosten käyttöönoton ja monitoroinnin.
Prosessi alkaa datan valmistelusta: puuttuvien arvojen käsittely, ominaisuuksien skaalaus ja kategoristen muuttujien enkoodaus. Mallivalinnassa voidaan käyttää
Estimointi tapahtuu valitulla menetelmällä, usein pienimmän neliön perusteella tai maksimoimalla todennäköisyys, tai näiden muunnelmilla. Regularisointi auttaa
Arviointi painottuu sekä ennustettavuuteen että tulkittavuuteen. Yleisiä mittareita ovat RMSE ja MAE sekä R^2; luokittelussa käytetään
Käytössä ovat esimerkiksi Pythonin scikit-learn ja statsmodels sekä R-paketit, MATLAB ja SAS. Regressiontoteutuksissa on tärkeää huomioida