すべての予測がカテゴリーに分類されるとは限りません。時には、明日の気温、住宅価格、患者の血圧など、数値で表されることもあります。回帰分析は、入力された特徴量から連続値を予測します。
線形回帰は直線または超平面に適合します。多項式回帰は曲率を加えます。ランダムフォレストや勾配ブースティングなどのツリーベースの手法は、明示的な特徴量エンジニアリングなしに非線形関係を処理します。
一般的な回帰指標
- 平均絶対誤差
- 平均二乗誤差
- 二乗平均平方根誤差
- R二乗値、説明される分散の割合
外れ値は、絶対誤差よりも二乗誤差の指標を大きく歪めます。適切な損失関数を選択するには、大きな誤差に特別な重み付けをするべきかどうかを考慮する必要があります。通常、この問題は専門知識によって解決されます。
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