Regressão do vetor de suporte
A regressão do vetor de suporte é um algoritmo de aprendizado que você pode usar para prever valores discretos com as informações em questão. Esse tipo de regressão visa encontrar a linha que melhor se adapta ao modelo. Essa linha cruzará o número máximo de pontos representados pelo conjunto de dados. Ao obter a linha mais adequada, você pode prever outros valores no conjunto de dados.
Regressão da árvore de decisão
O objetivo da regressão da árvore de decisão é criar modelos de classificação que assumirão a estrutura de uma árvore. A regressão começará com o conjunto de dados e o dividirá em subconjuntos cada vez menores. Isso expandirá gradualmente a árvore, criando nós de decisões e nós de folhas. Um nó de decisão tem duas ou mais ramificações, enquanto um nó de folha representa uma decisão única e direcionada.
Regressão de floresta aleatória
Se você tiver vários algoritmos de aprendizado de máquina que precisa combinar em um único modelo, terá uma regressão de floresta aleatória. A regressão de floresta aleatória usa aprendizagem supervisionada para combinar previsões de vários algoritmos em um único, que você pode aplicar a várias situações.
O algoritmo final assumirá a forma de uma árvore, com diferentes recursos sendo usados para dividir os nós à medida que você desce pela árvore. Então, deve haver previsões finais na parte inferior.
Como funciona a regressão no aprendizado de máquina?
Então, como exatamente funciona a regressão no aprendizado de máquina? Há algumas etapas envolvidas no processo. Elas incluem:
Coleta e preparação de dados
Primeiro, você deve coletar uma grande quantidade de informações para desenvolver seu modelo. Talvez você também precise formatar os dados de uma forma que o algoritmo de aprendizado de máquina possa entender. Certifique-se de analisar e verificar os dados para garantir que estejam precisos antes de criar um modelo com eles.
Treinamento e validação do modelo
Agora, é hora de treinar e desenvolver um modelo. Normalmente, isso significa usar um grande conjunto de dados de treinamento para ensinar ao modelo qual é o resultado esperado.
Você precisará validar o modelo para garantir que ele funcione exatamente como esperado, e você deve garantir que o algoritmo de regressão corresponda aos pontos de dados que você forneceu.
Teste e implantação de modelos
Depois de ter um modelo em vigor, você precisa testar o modelo cuidadosamente. Talvez você precise alimentar o modelo com algumas situações hipotéticas e assegurar que as informações que ele fornece sejam precisas. Depois de testar e validar o modelo, você pode implantá-lo para uso mais amplo.
Ajuste e manutenção do modelo
Só porque o modelo foi implantado não significa que você pode esquecer dele. Você precisa observar o modelo para assegurar que ele não cometa nenhum erro. Pode ser necessário ajustar algumas informações relacionadas ao modelo para que ele funcione exatamente como esperado.
Casos de uso de regressão no aprendizado de máquina
Há várias situações em que a regressão no aprendizado de máquina pode ser benéfica. Alguns dos principais exemplos incluem: