El análisis de regresión es un subcampo del aprendizaje automático supervisado. Su objetivo es modelar la relación entre un cierto número de características y una variable objetivo continua.
¿La regresión es supervisada o no supervisada?
La regresión es una técnica de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para predecir valores continuos. El objetivo final del algoritmo de regresión es trazar una línea o una curva de mejor ajuste entre los datos. … La regresión polinomial se utiliza cuando los datos no son lineales.
¿La regresión lineal es aprendizaje supervisado o no supervisado?
La regresión lineal está supervisada. Comienza con un conjunto de datos con una variable dependiente conocida (etiqueta), entrena su modelo y luego lo aplica más tarde. Está tratando de predecir un número real, como el precio de una casa. También se supervisa la regresión logística.
¿Por qué se llama aprendizaje supervisado a la regresión?
La regresión es una técnica de aprendizaje supervisado que ayuda a encontrar la correlación entre variables y nos permite predecir la variable de salida continua basada en una o más variables predictoras.
¿Es la regresión un ejemplo de aprendizaje supervisado o no supervisado?
Algunos tipos comunes de problemas creados sobre clasificación y regresión incluyen recomendación y predicción de series temporales respectivamente. Algunos ejemplos populares de algoritmos de aprendizaje automático supervisado son: Lineal regresión para regresión problemas.
