Regresja liniowa (ML)
Regresja liniowa dopasowuje liniową zależność między jedną lub wieloma zmiennymi objaśniającymi a ciągłym numerycznym wynikiem poprzez minimalizację sumy kwadratów błędów predykcji. Jako model uczenia maszynowego jest trenowana na przykładach z etykietami i oceniana na danych odłożonych na bok, co czyni ją najprostszym punktem odniesienia uczenia nadzorowanego dla każdego zadania regresji.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Drzewo decyzyjneUczenie maszynowe↔ compare
- Gradient BoostingUczenie maszynowe↔ compare
- Regresja logistyczna (ML)Uczenie maszynowe↔ compare
- Random ForestUczenie maszynowe↔ compare
- Regularyzowana regresja liniowaUczenie maszynowe↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →