Линейная регрессия – это модель машинного обучения, где ...

• предсказываемое значение является составляющей переменной
• предсказываемое значение является целым числом
• предсказываемое значение является суммой взвешенных признаков

Другие предметы Колледж Линейная регрессия линейная регрессия модель машинного обучения предсказываемое значение составляющая переменная целое число сумма взвешенных признаков Новый

Линейная регрессия – это статистический метод, который используется для предсказания значений зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. Давайте разберем каждую из предложенных вами формулировок, чтобы понять, какая из них верная.

• Предсказываемое значение является составляющей переменной.

  Эта формулировка не совсем точна. В линейной регрессии предсказываемое значение не является просто составляющей переменной, а представляет собой результат, который мы хотим получить, основываясь на значениях независимых переменных.

• Предсказываемое значение является целым числом.

  Это также не совсем верно. В линейной регрессии предсказываемое значение может быть как целым числом, так и дробным. Это зависит от типа задачи, которую мы решаем. Линейная регрессия может использоваться для предсказания как непрерывных, так и дискретных значений.

• Предсказываемое значение является суммой взвешенных признаков.

  Эта формулировка является правильной. В линейной регрессии предсказываемое значение действительно рассчитывается как сумма взвешенных признаков (независимых переменных), где весами являются коэффициенты регрессии. Формально это можно представить как:

  1. Каждый признак умножается на соответствующий коэффициент.
  2. Все результаты суммируются, чтобы получить предсказанное значение.

Таким образом, правильный ответ: предсказываемое значение является суммой взвешенных признаков.