Понимание, как работает функция на разных участках при разработке алгоритмов машинного обучения, важно, потому что функции показывают машине, на что следует обратить внимание. 1

Например, если нужно спрогнозировать цену квартиры, то можно попытаться предсказать стоимость с помощью линейной регрессии и оценить, сколько может стоить это место исходя из площади. 1 Но гораздо проще найти корреляцию между ценой и районом, где расположено здание. 1 Поэтому важно подбирать правильные функции, учитывающие наиболее подходящие параметры. 1

Также понимание принципов работы и применения разных алгоритмов машинного обучения позволяет выбрать подходящий алгоритм для решения конкретной задачи и оптимизировать процесс обучения моделей. 2

Например, знание основных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, ассоциативные правила, помогает в выявлении скрытых зависимостей между переменными и обнаружении интересных факторов в данных. 2