or
Toto cvičení je součástí kurzu
V této kapitole si představíme koncept regrese z pohledu strojového učení. Ukážeme si základní regresní metodu – lineární regresi – a naučíš se, jak model natrénovat a jak s ním dělat předpovědi.
Teď, když umíš pracovat se základními lineárními regresními modely, se naučíš, jak hodnotit jejich výkon. Podíváme se na grafické vyhodnocování modelů a na dvě základní metriky pro regresi. Naučíš se také, jak natrénovat model, který bude dobře fungovat na nových datech – nejen na trénovacích. I když budeme tyto techniky demonstrovat na lineární regresi, platí pro modely trénované jakýmkoliv regresním algoritmem.
Než přejdeme k sofistikovanějším regresním technikám, podíváme se na další aspekty modelování: práci s kategorickými vstupy, interakce mezi proměnnými a situace, kdy se vyplatí vstupní nebo výstupní data před modelováním transformovat. Sofistikovanější metody sice některé z těchto problémů řeší automaticky, ale je důležité o nich vědět – abys věděl/a, která metoda si s čím poradí a co musíš stále řešit sám/sama.
Aktuální cvičení
Teď, když ovládáš lineární modely, se začneme věnovat technikám pro situace, které nesplňují předpoklad linearity. Patří sem předpovídání pravděpodobností a frekvencí (hodnoty ohraničené mezi 0 a 1), předpovídání počtů (nezáporné celočíselné hodnoty a příslušné míry) a odezvy, které mají k vstupům nelineární, ale aditivní vztah. Tyto algoritmy jsou variantami standardního lineárního modelu.
V této kapitole se podíváme na algoritmy, které nepředpokládají linearitu ani aditivitu a dokážou zachytit určité typy interakcí mezi vstupními proměnnými. Jde o *metody založené na stromech*, které pracují s ansámbly *rozhodovacích stromů* naučených z trénovacích dat.