Régression
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Boosting par gradient fonctionnel
FGBLe Gradient Boosting Fonctionnel est une technique d'apprentissage automatique qui construit des modèles de manière itérative pour améliorer la précision des prédictions.
Régressor par Gradient Boosting
GBRLe régressor par renforcement de gradient (Gradient Boosting Regressor) est un algorithme d'apprentissage automatique pour la régression qui construit des modèles étape par étape.
Perte de Huber
HLLa perte de Huber est une fonction de perte utilisée en régression, qui est moins sensible aux valeurs aberrantes que l'erreur quadratique moyenne.
Régression isotone
La régression isotone est une technique statistique pour ajuster une fonction non décroissante aux données.
K-Plus Proches Voisins
KNNK-Plus Proches Voisins (KNN) est un algorithme simple utilisé pour la classification et la régression basé sur les exemples d'entraînement les plus proches.
Modèle Linéaire
Un modèle linéaire utilise des relations linéaires pour prédire des résultats en fonction de variables d'entrée.
Logit
La fonction logit est une fonction utilisée pour modéliser des résultats binaires en statistique et apprentissage automatique.
Régression de modèle
La régression du modèle est une technique statistique utilisée pour prédire la valeur d'une variable dépendante en fonction d'une ou plusieurs variables indépendantes.
Perte MSE
MSELa perte MSE mesure la différence quadratique moyenne entre les valeurs prédites et réelles dans les tâches de régression.
Régression multi-cible
MTRLa régression Multi-Cible prédit plusieurs sorties à partir d'une seule entrée en utilisant des techniques statistiques et d'apprentissage automatique.
Régression multivariée
La régression multivariable analyse la relation entre plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante.
Régression multivariée
La régression multivariée analyse la relation entre plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante.
Régression non linéaire
Non-linear regression models relationships that aren't straight lines, capturing complex patterns in data.
Moindres carrés ordinaires
MCOLes moindres carrés ordinaires (MCO) sont une technique d'analyse de régression utilisée pour estimer la relation entre des variables.
Régression par distance orthogonale
ODRLa régression par distance orthogonale minimise les distances orthogonales entre les points et un modèle de régression, améliorant la précision dans les données multivariées.
Régression des paramètres
La régression par paramètres est une méthode statistique pour prédire des résultats en fonction des caractéristiques d'entrée et de leurs paramètres associés.
Régression paramétrique
La régression paramétrique est une méthode statistique qui modélise les relations en utilisant des équations prédéfinies avec des paramètres.
Machine à vecteurs de support
SVMLes machines à vecteurs de support sont des modèles d'apprentissage supervisé utilisés pour des tâches de classification et de régression en apprentissage automatique.