Lineaarinen regressio (ML)
Lineaarinen regressio sovittaa suoraviivaisen suhteen yhden tai useamman syöteominaisuuden ja jatkuvan numeerisen tulosmuuttujan välille minimoimalla ennustusvirheiden neliösumman. Koneoppimismallina se koulutetaan merkityillä esimerkeillä ja arvioidaan erillisellä datalla, mikä tekee siitä yksinkertaisimman ohjatun oppimisen vertailukohdan mihin tahansa regressiotehtävään.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/machine-learning/linear-regression-ml
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- PäätöspuuKoneoppiminen↔ compare
- Gradient BoostingKoneoppiminen↔ compare
- Logistinen regressio (ML)Koneoppiminen↔ compare
- Random ForestKoneoppiminen↔ compare
- Regularisoitu lineaarinen regressioKoneoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →