Задача обучения с учителем, заключающаяся в предсказании непрерывной числовой величины, называется регрессией. Регрессия является одним из основных подходов в машинном обучении, который позволяет анализировать и прогнозировать зависимости между переменными. В данной задаче, мы стремимся найти математическую модель, которая может предсказывать непрерывные значения величины на основе имеющихся данных. Чтобы понять суть задачи регрессии, я решил применить ее на практике. Некоторое время назад я заинтересовался предсказанием цен на недвижимость в своем городе. Возможность точно оценить стоимость домов и квартир была бы очень полезной для покупателей и продавцов. Я начал собирать данные о различных характеристиках недвижимости, таких как площадь, количество комнат, наличие гаража и т.д. Затем я провел анализ и обработку данных, чтобы подготовить их для обучения модели регрессии. Следующим шагом было создание модели регрессии. Я решил использовать линейную регрессию, так как она является простой и понятной для начала. Цель модели состоит в том, чтобы найти наилучшие коэффициенты, которые связывают входные переменные с целевой переменной – ценой недвижимости.
После обучения модели я провел ее тестирование на новых данных, которых ранее не было в обучающей выборке. Я сравнил предсказанные значения с фактическими ценами и оценил точность модели.
Удивительно, но результаты оказались довольно хорошими. Моя модель регрессии смогла предсказывать цены на недвижимость с высокой точностью, что помогло мне и другим людям принимать информированные решения при покупке или продаже недвижимости.