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Quando usar classificação ou regressão?
A diferença significativa entre Classificação e Regressão é que a classificação mapeia o objeto de dados de entrada para alguns rótulos discretos. Por outro lado, a regressão mapeia o objeto de dados de entrada para os valores reais contínuos.
Em quais problemas podemos aplicar os modelos de regressão?
Os problemas de regressão existem quando precisamos prever um valor numérico específico. Este valor pode ser o preço de um produto, o peso ou altura de uma pessoa, a metragem de uma casa, e assim por diante. Nestas situações, o modelo poderá apresentar como resposta qualquer valor.
O que pode ser usado para desenvolver métodos sofisticados para regressão e classificação de dados?
KNN (K- Nearest Neighbors) Pode ser usado para ambos os problemas de classificação e regressão. No entanto, é mais amplamente utilizado em problemas de classificação na indústria.
O que são problemas de regressão?
Podemos definir um problema de Regressão como: dado um conjunto de n padrões, cada um deles composto por variáveis explicativas (independentes) e por uma variável resposta contínua ou discreta (dependente), busca-se construir um modelo de Regressão que estime o valor mais esperado para a variável resposta dado um novo …
Quais são os principais cuidados a serem tomados em um processo de regressão linear?
Solução: Antes de encher seu modelo de variáveis, observe as que você tem disponível e tente selecionar algumas poucas que você julgar serem relevantes para explicar a variável resposta. Depois de ajustada, verifique se a regressão é satisfatória. Se não for, daí sim tente acrescentar mas variáveis aos poucos.
Quais são as árvores de regressão?
As árvores de regressão e classificação são técnicas úteis para mapear o processo que aponta para um resultado estudado, seja na classificação ou em um único valor numérico. • As árvores de classificação possuem variáveis dependentes que são categóricas e desordenadas.
Qual o valor de saída de uma árvore de regressão?
Este valor de saída é o resultado de uma série de particionamento recursivo, com cada passo com um valor numérico e outro grupo de variáveis dependentes que se ramificam para outro par, como este. A árvore de regressão começa com uma ou mais variáveis precursoras e termina com uma variável de saída final.
Quais são as razões para registrar a variável?
Eu sempre digo aos alunos que existem três razões para transformar uma variável usando o logaritmo natural. O motivo para registrar a variável determinará se você deseja registrar as variáveis independentes, dependentes ou ambas. Para ser claro, estou falando sobre o logaritmo natural.