Lineare Regression (ML)
Die lineare Regression passt eine lineare Beziehung zwischen einer oder mehreren Eingabemerkmalen und einem kontinuierlichen numerischen Ergebnis an, indem die Summe der quadrierten Vorhersagefehler minimiert wird. Als Modell des maschinellen Lernens wird sie auf gelabelten Beispielen trainiert und auf zurückgehaltenen Daten evaluiert, was sie zum einfachsten Baseline-Modell für überwachtes Lernen für jede Regressionsaufgabe macht.
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Quellen
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 3). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 3). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
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ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/linear-regression-ml
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