Алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона - это непараметрический метод оценки функции регрессии путём взвешивания наблюдаемых точек данных на основе их близости к контрольной точке. Алгоритм использует функцию ядра, которая действует как весовой коэффициент, для определения важности каждой точки данных в оценке значения тестовой точки.

Для реализации алгоритма ядерной регрессии Надарая-Уотсона необходимо выполнить следующие шаги:

1.	Определите функцию ядра: функция ядра используется для присвоения весов точкам данных. Обычно используются такие функции ядра, как гауссова, Епанечникова и треугольная функция ядра.

2.	Выберите параметр полосы пропускания: параметр полосы пропускания определяет ширину функции ядра и используется для управления влиянием точек данных. Большая ширина полосы приведёт к более гладкой функции регрессии, в то время как меньшая ширина полосы приведёт к более гибкой функции регрессии.

3.	Для каждой тестовой точки рассчитайте веса: для каждой тестовой точки рассчитайте веса для всех точек данных, используя функцию ядра и параметр полосы пропускания. Вес для каждой точки данных пропорционален её близости к тестовой точке.

4.	Оцените значение тестовой точки: используя веса, оцените значение тестовой точки, взяв средневзвешенное значение значений точек данных. Оценочное значение представляет собой взвешенную сумму значений точек данных, делённую на сумму весов.

5.	Повторите процесс для всех тестовых точек: повторите процесс для всех тестовых точек, чтобы получить полную оценку функции регрессии.

Алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона является гибким и надёжным методом оценки функции регрессии, особенно в ситуациях, когда базовая взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными не очень хорошо изучена.
อัลกอริธึมการถดถอยเคอร์เนลของ Nadaraj-Watson เป็นวิธีการแบบไม่มีพารามิเตอร์สำหรับการประมาณค่าฟังก์ชันการถดถอยโดยการถ่วงน้ำหนักจุดข้อมูลที่สังเกตได้โดยอิงตามความใกล้ชิดกับจุดอ้างอิง อัลกอริทึมใช้ฟังก์ชันเคอร์เนล ซึ่งทำหน้าที่เป็นปัจจัยถ่วงน้ำหนัก เพื่อกำหนดความสำคัญของจุดข้อมูลแต่ละจุดในการประมาณค่าของจุดทดสอบ หากต้องการใช้อัลกอริธึมการถดถอยเคอร์เนล Nadaraj-Watson ต้องปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้: 1. กำหนดฟังก์ชันเคอร์เนล: ฟังก์ชันเคอร์เนลใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักให้กับจุดข้อมูล ฟังก์ชันเคอร์เนลที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ ฟังก์ชัน Gaussian, Epanechnikov และฟังก์ชันเคอร์เนลรูปสามเหลี่ยม 2. เลือกพารามิเตอร์แบนด์วิธ: พารามิเตอร์แบนด์วิธจะกำหนดความกว้างของฟังก์ชันเคอร์เนล และใช้เพื่อควบคุมอิทธิพลของจุดข้อมูล แบนด์วิธที่ใหญ่ขึ้นจะส่งผลให้ฟังก์ชันการถดถอยมีความราบรื่นยิ่งขึ้น ในขณะที่แบนด์วิธที่เล็กลงจะส่งผลให้ฟังก์ชันการถดถอยมีความยืดหยุ่นมากขึ้น 3. คำนวณน้ำหนักสำหรับจุดทดสอบแต่ละจุด: คำนวณน้ำหนักสำหรับจุดทดสอบแต่ละจุดโดยใช้ฟังก์ชันเคอร์เนลและพารามิเตอร์แบนด์วิธ น้ำหนักของแต่ละจุดข้อมูลจะแปรผันตามความใกล้ชิดกับจุดทดสอบ 4. ประมาณค่าของจุดทดสอบ: ใช้ตุ้มน้ำหนักประมาณค่าของจุดทดสอบโดยนำค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่าของจุดข้อมูล ค่าประมาณคือผลรวมถ่วงน้ำหนักของค่าจุดข้อมูลหารด้วยผลรวมของน้ำหนัก 5. ทำซ้ำขั้นตอนสำหรับจุดทดสอบทั้งหมด: ทำซ้ำขั้นตอนสำหรับจุดทดสอบทั้งหมดเพื่อให้ได้ค่าประมาณที่สมบูรณ์ของฟังก์ชันการถดถอย อัลกอริธึมการถดถอยเคอร์เนลของ Nadaraj-Watson เป็นวิธีการที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพในการประมาณค่าฟังก์ชันการถดถอย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ยังไม่เข้าใจความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence