Regresie Liniară (ML)
Regresia liniară ajustează o relație de tip dreaptă între una sau mai multe caracteristici de intrare și un rezultat numeric continuu, minimizând suma erorilor de predicție pătratice. Ca model de învățare automată, este antrenată pe exemple etichetate și evaluată pe date separate, fiind astfel cel mai simplu model de bază pentru învățarea supervizată în orice sarcină de regresie.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Arbore de decizieÎnvățare automată↔ compare
- Gradient BoostingÎnvățare automată↔ compare
- Regresie Logistică (ML)Învățare automată↔ compare
- Pădurea Aleatoare (Random Forest)Învățare automată↔ compare
- Regresia Liniară RegularizatăÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →