主成分
含有「主成分」共 3 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
🌟 監督學習演算法（Supervised Learning Algorithms）
1️⃣ 線性回歸（Linear Regression）
應用場景：數值型預測，例如房價預測。
優勢：
簡單易懂，適合初學者。
對於線性關係的數據擬合效果佳。
局限：
無法處理非線性資料。
對異常值敏
多重共線性是指迴歸模型中，自變數（特徵）之間存在高度線性相關的現象，這會導致模型對各變數獨立影響估計的困難，並降低其解釋性和預測能力。本文將探討多重共線性的定義、成因、影響以及如何識別和解決這一問題，從而提升模型的穩定性和準確性。
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
