regressiooniülesannete

Regressiooniülesanded on masinõppe probleemid, kus eesmärk on ennustada pidevat või reaalarvulist väljundit. Erinevalt klassif ülesannetest, mille puhul ennustatakse kategooriat, püüavad regressiooniülesanded ette ennustada kvantitatiivset väärtust. Levinud näited hõlmavad eluasemehindade ennustamist, aktsiahindade prognoosimist või temperatuuri määramist.

Regressiooni mudelite hindamisel kasutatakse mitmeid meetrikaid, sealhulgas keskmist ruutviga (MSE), juurkeskmist ruutviga (RMSE) ja keskmist absoluutviga (MAE). Need meetrikad mõõdavad ennustatud väärtuste ja tegelike väärtuste vahelist erinevust. Mida väiksemad on need väärtused, seda paremini mudel töötab.

Populaarsete regressiooni algoritmide hulka kuuluvad lineaarne regressioon, polünoomne regressioon, tugivektormasinad (SVM) regressiooniks (SVR) ja otsustuspuud. Viimastel aastatel on populaarsust kogunud ka süvaõppe mudelid, eriti keerukate andmete ja suuremahuliste probleemide puhul.

Regressiooniülesannete lahendamisel on oluline valida sobiv mudel ning hoolikalt töödelda andmeid, sealhulgas funktsioonide inseneritöö ja hüperparameetrite optimeerimine. Mudeli sobivust hinnatakse üldiselt hindamisandmestiku põhjal, et tagada selle hea generaliseerumisvõime.