回归量的定义

机器算法验证 机器学习
2022-01-30 03:18:07

嗨,我已经学习机器学习超过六个月了,我开始看到回归器这个词,并且无法真正通过谷歌搜索它以获得确切的定义。

我完全理解逻辑回归和线性回归..但只是无法弄清楚这个术语,..(有时很多术语来自 ML,但它们或多或少指的是类似的东西..)

我刚从wiki得到这个答案:

自变量,在统计上下文中也称为回归变量,代表输入或原因,即变化的潜在原因,或者在实验环境中,由实验者控制的变量。

这是正确的吗 - 对我来说,ML 的学习真的是非常不同的术语......(在一个课程或框架中可能完全不存在,突然它们出现在其他地方......)

2个回答

是的,你的理解是正确的。特征、自变量、解释变量、回归变量、协变量或预测变量都是用于预测目标、结果、因变量、回归数或响应的变量的名称。该术语含糊不清,因为它来自不同的领域:统计学、计量经济学和机器学习。

解释变量是原始形式的变量。回归量是出现在回归方程中的变量。因此,如果按原样使用,回归量是解释变量,但如果应用任何变换,它就是它的变换。我认为“回归器”一词专门适用于回归方程,否则将不适用。