В своем опыте я использовал регрессивные алгоритмы для прогнозирования непрерывных числовых переменных на основе других атрибутов в наборе данных. Регрессия – это статистический метод, который позволяет оценить зависимость между входными переменными и выходными значениями. Он позволяет предсказывать непрерывные числовые переменные, такие как цена недвижимости, доход, температура и другие. Наиболее популярными регрессивными алгоритмами являются линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия на основе деревьев решений, нейронные сети и др. Когда я сталкиваюсь с задачей прогнозирования непрерывных числовых переменных, я обычно начинаю с линейной регрессии, поскольку она проста в интерпретации и позволяет получить предварительное представление о связи между переменными. Когда данные имеют сложную нелинейную зависимость, я применяю полиномиальную регрессию, которая моделирует зависимость с использованием полиномиальных функций. Это позволяет учесть сложные взаимодействия между переменными и получить более точные прогнозы. В случае, если данные имеют древовидную структуру, я использую регрессию на основе деревьев решений. Такие алгоритмы разбивают данные на подмножества и строят дерево решений, которое позволяет предсказать значения для новых входных данных. Нейронные сети также широко используются в задачах прогнозирования и позволяют моделировать сложные зависимости между переменными. Они состоят из нейронов, которые организованы в слои, и каждый нейрон обрабатывает свои входные данные и передает результат в следующий слой. Это позволяет нейронной сети находить нелинейные взаимосвязи между переменными и делать более точные прогнозы.