Задача обучения с учителем, заключающаяся в предсказании непрерывной числовой величины, называется регрессией. Я сам изучал эту задачу и хотел бы поделиться своим личным опытом. Когда я впервые столкнулся с задачей регрессии, мне было интересно, как можно предсказать числовое значение на основе имеющихся данных. Я начал собирать данные о погоде⁚ температура, влажность, скорость ветра и другие факторы. Затем я разделил эти данные на две части⁚ обучающую выборку и тестовую выборку. С использованием метода линейной регрессии я обучил модель на обучающей выборке. Этот метод предполагает, что существует линейная зависимость между входными признаками данных и целевым числовым значением. В процессе обучения модель находит оптимальные веса для каждого признака, чтобы минимизировать среднеквадратичную ошибку. После обучения модели я приступил к тестированию. Я передал в модель данные из тестовой выборки и сравнил предсказанные значения с реальными значениями. Это позволило мне оценить точность модели. Однако я понял, что линейная регрессия может быть ограничена в своих возможностях. Иногда данные могут иметь нелинейные зависимости, и в таких случаях более сложные модели, такие как деревья решений или нейронные сети, могут быть более эффективными.
Также я познакомился с метриками оценки качества модели в задаче регрессии, такими как средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратичная ошибка (MSE), которые позволяют оценить точность предсказаний.
Используя регрессию, я смог предсказать значения температуры на следующий день с достаточно высокой точностью. Я понял, что задача регрессии может быть полезной во многих областях, таких как финансовое прогнозирование, медицина, анализ данных и другие.
Таким образом, я считаю, что задача обучения с учителем, заключающаяся в предсказании непрерывной числовой величины, очень интересна и полезна. Я рекомендую всем, кто интересуется анализом данных, изучить эту задачу и применить ее на практике.