Bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi
parametrlar mavjud
bo’lishi nazarda tutiladi.
Modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi
va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va
qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi.
O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan
foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi.
7.1-rasm. Supervised learning ning turlari
7.2-rasm. Supervised learning ning sinflashtirish masalasiga
misol
Regressiya nima?
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib,
obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash
uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi.
Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari
asosida amalga oshiriladi. Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish
uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o’qitish sohasi
bilan mos keladi.
