회귀 모듈

이 문서에서는 회귀 모델 생성을 지 원하는 Azure Machine Learning Studio (클래식)의 모듈을 설명 합니다.

참고

적용 대상: Machine Learning Studio (클래식)

이 콘텐츠는 Studio (클래식)에만 해당 됩니다. Azure Machine Learning 디자이너에는 비슷한 끌어서 놓기 모듈이 추가 되었습니다. 이 문서에서는 두 가지 버전을 비교 하는방법에 대해 자세히 알아보세요.

회귀에 대 한 자세한 정보

회귀는 엔지니어링에서 교육까지 다양 한 분야에서 널리 사용 되는 방법입니다. 예를 들어 회귀를 사용 하 여 지역 데이터를 기반으로 하는 집의 가치를 예측 하거나 향후 등록에 대 한 예측을 만들 수 있습니다.

회귀 작업은 다양 한 도구에서 지원 됩니다. 예를 들어 Excel에서는 "What If" 분석, 시간에 따른 예측, 기존 회귀에 대 한 분석 도구를 제공 합니다.

Machine Learning Studio (클래식)의 회귀에 대 한 모듈은 각각 다른 메서드나 알고리즘을 포함 하 여 회귀를 포함 합니다. 일반적으로 회귀 알고리즘은 데이터의 특정 인스턴스에 대 한 함수 값을 학습 하려고 합니다. 높이 함수를 사용 하 여 사용자의 높이를 예측 하거나 의료 테스트 값을 기준으로 병원 허용 확률을 예측할 수 있습니다.

회귀 알고리즘은 회귀 함수에 대 한 각 데이터 기능의 기여도를 확인 하 여 여러 기능의 입력을 통합할 수 있습니다.

회귀 모델을 만드는 방법

먼저 요구 사항에 부합 하 고 데이터에 적합 한 회귀 알고리즘을 선택 합니다. 도움말은 다음 항목을 참조 하세요.

학습 데이터를 추가 합니다. 학습 데이터에 숫자 결과가 아닌 특수 한 요구 사항이 있는지 확인 하려면 각 알고리즘에 대 한 모듈 참조를 미리 참조 해야 합니다.

모델을 학습 하려면 실험을 실행 합니다. 레이블이 지정 된 데이터에서 회귀 알고리즘이 학습 된 후에는 배운 함수를 사용 하 여 새 데이터에 대 한 예측을 만들 수 있습니다.

모듈 목록

예제

작동 중인 회귀의 예는 Azure AI Gallery를 참조 하세요.

참고 항목