Какой метод регрессии вам следует использовать? - На пути к науке о данных

• Регрессия и классификация - два основных метода машинного обучения. • Регрессия используется для прогнозирования значений на основе входных данных. • Линейная/полиномиальная регрессия - самый простой случай регрессии. • Регрессор основных компонентов используется для уменьшения размерности данных. • Регрессор гауссовского процесса обеспечивает неопределенность прогноза. • Регрессор опорных векторов (SVR) используется для нелинейных и сложных задач. • Другие методы регрессии включают регрессор XGBoost, деревья принятия решений и случайный лес, а также нейронные сети. • Выбор метода регрессии зависит от сложности задачи, количества признаков и необходимости вероятностного вывода.