Какие типы моделей применяются для предсказания будущих событий?

Для предсказания будущих событий применяются различные типы моделей, среди них:

• Регрессионные модели. sky.pro Позволяют оценить взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. sky.pro
• Алгоритмы классификации. sky.pro Определяют принадлежность объекта к определённому классу или категории. sky.pro
• Методы кластеризации. sky.pro Группируют объекты по схожим характеристикам. sky.pro
• Временные ряды. sky.pro Анализируют последовательность данных, собранных в разные моменты времени. sky.pro
• Нейронные сети. sky.pro Моделируют сложные нелинейные взаимосвязи между входными и выходными данными. sky.pro
• Линейная регрессия. sky.pro Предполагает линейную зависимость между зависимой и независимыми переменными. sky.pro Используется для прогнозирования числовых значений. sky.pro
• Логистическая регрессия. sky.pro Применяется для прогнозирования вероятности бинарного исхода (да/нет). sky.pro
• Градиентный бустинг. sky.pro Алгоритмы, основанные на ансамблях решающих деревьев. sky.pro
• Ensemble-модели. workspace.ru Комбинации нескольких методов (например, градиентный бустинг + нейросети), что повышает стабильность и точность. workspace.ru
• Гибридные подходы. workspace.ru Объединение ML- и rule-based логики, что особенно полезно в задачах с доменной спецификой. workspace.ru

Выбор модели зависит от цели, объёма и характера данных, а также от требований к интерпретируемости и скорости обучения. workspace.ru