Yöntem kanıt kaydı

Linear Regression (ML)

Linear regression fits a straight-line relationship between one or more input features and a continuous numeric outcome by minimising the sum of squared prediction errors. As a machine-learning model it is trained on labeled examples and evaluated on held-out data, making it the simplest supervised learning baseline for any regression task.

Sources recorded, not reviewed

Kaynak kayıt

Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.

Linear Regression as a Machine Learning Model

Taksonomik yöntem kaydı · ml-model / machine-learning

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

Tam yöntemi aç

Derlenmiş iddialar

Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.

Henüz derlenmiş iddia yok

Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.

İlgili yöntemler

Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.

Same method familyDecision Treemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyGradient Boostingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketLogistic regression (ML)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRegularized linear regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.