単語の意味
- 統計で使用され、1 つ以上の入力変数に基づいて連続する数値出力を予測するモデルまたはアルゴリズムを参照します。 - 機械学習で一般的に使用され、連続出力変数を予測する教師あり学習アルゴリズムの一種を記述します。 - 2つ以上の変数間の関係を推定する統計モデルを記述するために、データ分析でよく使用されます。
- 統計で使用され、サンプル データに基づいて母集団パラメーターの推定値を計算する方法またはアルゴリズムを参照します。 - 機械学習で一般的に使用され、データから学習して新しい目に見えないデータに関する予測を行うアルゴリズムの種類を記述します。 - 他の変数に基づいて変数の値を推定する統計モデルを記述するために、データ分析でよく使用されます。
この二つの単語の似ている意味
- 1どちらも統計と機械学習で使用されます。
- 2どちらも、データに基づいて予測または推定を行うことを含みます。
- 3どちらも数学的モデルまたはアルゴリズムを使用して予測を行います。
- 4どちらも、予測または推定を行うために入力変数を必要とします。
- 5どちらも教師あり学習タスクに使用できます。
この二つの単語の違いは？
- 1目的:Regressorは特に連続的な数値出力を予測するために使用されますが、estimatorは任意のタイプの変数を推定するために使用できます。
- 2方法: Regressorは通常回帰分析を使用しますが、estimator最尤推定やベイズ推定などのさまざまな方法を使用できます。
- 3出力:Regressorは予測数値を出力し、estimatorは変数の推定値を出力します。
- 4使用法:Regressorは経済学や金融などの分野で一般的に使用されていますが、estimator工学やコンピュータサイエンスなどの分野でより一般的に使用されています。
- 5フォーカス: Regressorは入力変数と出力変数の関係を予測することに重点を置いており、estimatorは他の変数に基づいて変数の値を推定することに重点を置いています。
📌
これだけは覚えよう！
統計や機械学習では、regressorとestimatorの両方がデータに基づいて予測や推定を行うために使用されますが、目的、方法、出力、使用法、および焦点が異なります。Regressorは、回帰分析を使用して連続的な数値出力を予測するために特に使用され、estimatorは、さまざまな方法を使用して任意のタイプの変数を推定するために使用できます。Regressorは予測数値を出力し、estimator変数の推定値を出力します。Regressorは経済学や金融などの分野で一般的に使用されていますが、estimator工学やコンピュータサイエンスなどの分野でより一般的に使用されています。Regressorは入力変数と出力変数の関係を予測することに重点を置いており、estimatorは他の変数に基づいて変数の値を推定することに重点を置いています。
