Регресор — це статистичний термін. Це відноситься до будь-яка змінна в регресійній моделі, яка використовується для прогнозування змінної відповіді. Регресор також відомий як: незалежна змінна.13 червня 2023 р
Регресія в машинному навчанні складається з математичні методи, які дозволяють дослідникам даних прогнозувати безперервний результат (y) на основі значення однієї або кількох змінних предиктора (x). Лінійна регресія є, мабуть, найпопулярнішою формою регресійного аналізу через її легкість використання для передбачення та прогнозування.
Алгоритми регресії вирішують проблеми регресії, такі як прогнозування цін на житло та прогнозування погоди. Алгоритми класифікації вирішують такі проблеми класифікації, як виявлення спаму, виявлення ракових клітин і розпізнавання мови.
З двох, це завжди залежна змінна, зміна якої вивчається шляхом зміни вхідних даних, також відомих як регресори в статистичному контексті. В експерименті, будь-яка змінна, якій можна приписати значення без приписування значення будь-якій іншій змінній, називається незалежною змінною.
Пояснювальна змінна — це змінна в необробленому вигляді. Регресор є змінна, як вона відображається в рівнянні регресії. Отже, регресор є пояснювальною змінною, якщо використовується як є, але її перетворенням, якщо застосовано будь-які перетворення.
Регресор — це статистичний термін. Це відноситься до будь-яка змінна в регресійній моделі, яка використовується для прогнозування змінної відповіді. Регресор також відомий як: незалежна змінна. Пояснювальна змінна.