Алгоритм расчета ядерной регрессии Надарая-Уотсона включает в себя следующие шаги:

Загрузка данных: собрать данные, которые будут использоваться для построения модели регрессии.

Выбор ядерной функции: выбрать ядерную функцию, которая будет использоваться для оценки плотности весового ядра.

Выбор ширины окна: выбрать ширину окна, которая будет использоваться для оценки весового ядра.

Вычисление весового ядра: рассчитать весовое ядро для каждого значения входных данных.

Нормализация весовых ядер: нормализовать весовые ядра для каждого значения входных данных.

Рассчет регрессии: рассчитать регрессию, используя взвешенные средние значений целевой переменной для каждого значения входных данных.

Оценка точности модели: оценить точность модели, используя метрики, такие как коэффициент детерминации (R-квадрат) и среднеквадратичную ошибку (MSE).

Оптимизация модели: оптимизировать модель, изменяя ядерную функцию и/или ширину окна, чтобы улучшить точность модели.

В целом, алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона является мощным инструментом для моделирования зависимостей между входными данными и целевой переменной. Он может использоваться для прогнозирования результатов на основе исторических данных, а также для определения тенденций и паттернов в данных.
อัลกอริธึมการถดถอยเคอร์เนลของ Nadaraj-Watson ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้: การโหลดข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่จะใช้ในการสร้างแบบจำลองการถดถอย การเลือกฟังก์ชันเคอร์เนล: เลือกฟังก์ชันเคอร์เนลที่จะใช้ในการประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล การเลือกความกว้างของหน้าต่าง: เลือกความกว้างของหน้าต่างที่จะใช้ในการประเมินเคอร์เนลน้ำหนัก การคำนวณน้ำหนักเคอร์เนล: คำนวณน้ำหนักเคอร์เนลสำหรับค่าข้อมูลที่ป้อนเข้าแต่ละค่า การทำให้เคอร์เนลน้ำหนักเป็นมาตรฐาน: ปรับเคอร์เนลน้ำหนักให้เป็นมาตรฐานสำหรับค่าข้อมูลที่ป้อนเข้าแต่ละค่า การคำนวณการถดถอย: คำนวณการถดถอยโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของตัวแปรเป้าหมายสำหรับค่าข้อมูลอินพุตแต่ละค่า ประเมินความแม่นยำของโมเดล: ประเมินความแม่นยำของโมเดลโดยใช้หน่วยเมตริก เช่น สัมประสิทธิ์การกำหนด (R-กำลังสอง) และค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล: ปรับโมเดลให้เหมาะสมโดยการเปลี่ยนฟังก์ชันเคอร์เนลและ/หรือความกว้างของหน้าต่าง เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล โดยรวมแล้ว อัลกอริธึมการถดถอยเคอร์เนลของ Nadaraj-Watson เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างแบบจำลองการพึ่งพาระหว่างข้อมูลอินพุตและตัวแปรเป้าหมาย สามารถใช้คาดการณ์ผลลัพธ์ตามข้อมูลในอดีต ตลอดจนระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence