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Lineare Regression ist ein Algorithmus, der eine lineare Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen bietet, um das Ergebnis zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Es handelt sich um eine statistische Methode, die in Data Science und maschinellem Lernen zur Vorhersageanalyse verwendet wird.
- Was ist lineare Regression mit Beispiel?
- Welcher Algorithmus ist am besten für das Regressionsmodell geeignet??
- Was ist mit Regressionsalgorithmus gemeint?
Was ist lineare Regression mit Beispiel?
Wenn wir Werbung als Prädiktorvariable verwenden, schätzt die lineare Regression, dass der Umsatz = 168 + 23 Werbung. Das heißt, wenn die Werbeausgaben um eine Million Euro erhöht werden, wird der Umsatz voraussichtlich um 23 Millionen Euro steigen. Wenn es keine Werbung gäbe, würden wir einen Umsatz von 168 Millionen Euro erwarten.
Welcher Algorithmus ist am besten für das Regressionsmodell geeignet??
Die bekannteste Schätzmethode der linearen Regression ist die Methode mit der kleinsten Quadrate.
Was ist mit Regressionsalgorithmus gemeint?
Regressionsalgorithmen prognostizieren die Ausgangswerte basierend auf Eingabefunktionen aus den im System gespeisten Daten. Die Go-to-Methodik ist der Algorithmus erstellt ein Modell für die Merkmale von Trainingsdaten und verwendet das Modell, um den Wert für neue Daten vorherzusagen.
