Lineær regresjon (ML)
Lineær regresjon tilpasser et rettlinjet forhold mellom én eller flere inndatafunksjoner og et kontinuerlig numerisk utfall ved å minimere summen av kvadratiske prediksjonsfeil. Som en maskinlæringsmodell trenes den på merkede eksempler og evalueres på hold-out-data, noe som gjør den til den enkleste baseline for veiledet læring for enhver regresjonsoppgave.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- BeslutningstreMaskinlæring↔ compare
- Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Logistisk regresjon (ML)Maskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Regularisert lineær regresjonMaskinlæring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →