タグ付けされた質問 「regression」

データマイニング手法を研究していると、主に2つのカテゴリがあることがわかりました。 予測方法： 分類 回帰 説明的な方法： クラスタリング 相関ルール 場所、アクティビティ、バッテリーレベル（トレーニングモデルの入力）に基づいてユーザーの可用性（出力）を予測したいので、「予測方法」を選択するのは明らかだと思いますが、今はどちらを選択するように思えません。分類と回帰。これまでに理解したことから、出力は「利用可能」または「利用不可能」であるため、分類によって問題を解決できます。 分類により、ユーザーが利用可能または利用不可能になる確率（または可能性）を提供できますか？ 出力のように、0（使用不可）または1（使用可能）だけではなく、次のようになります。 80 ％80％80\%利用可能 20 ％20％20\%は利用できません この問題は、回帰を使用しても解決できますか？ 80808080 ％80％80\%20 ％20％20\%

9 machine-learning  ai-design  classification  prediction  regression