Модель пошаговой регрессии - Калибровка (Градуировка)
Логистическая регрессия - Logistic regression
Можно использовать приложение Regression Learner, чтобы автоматически обучить выбор различных моделей на данных. Используйте автоматизированное обучение быстро попробовать выбор типов модели, и затем исследовать многообещающие модели в интерактивном режиме. Чтобы начать, попробуйте эти опции сначала:.
Tags: Калибровка регрессия градуировка аппроксимация экстраполяция outliers MSE оптимизация. Введение Синонимы калибровки Выбор аппроксимирующей функции Подготовка данных Определение параметров функции Метрики качества регрессии Калибровка и проверка Задача калибровки в общем виде Оптимизация модели От регрессии к нейронным сетям Рекомендации Полезные ссылки. Калибровка — это процедура установления зависимости между входом эталонные данные и выходом измеренные данные. Калибровка — это процедура моделирования связи между между коррелирующими данными для обеспечения возможности предсказывать результат по новой выборке данных.
В этом пособии рассмотрены основные методы, применяемые для решения задач калибровки называемой также градуировкой. Текст ориентирован, прежде всего, на специалистов в области анализа экспериментальных данных: химиков, физиков, биологов, и т. Он может служить пособием для исследователей, начинающих изучение этого вопроса. Продолжить исследования можно с помощью указанной литературы. В пособии интенсивно используются понятия и методы матричной алгебры — вектор, матрица, и т. Читателям, которые плохо знакомы с этим аппаратом, рекомендуется изучить, или, хотя бы просмотреть, пособие " Матрицы и векторы ".
