Regression deals with the predictio

Regression deals with the prediction of a value, rather than a class. Given values
for a set of variables, X1, X2, . . . , Xn, we wish to predict the value of a variable
Y. For instance, we could treat the level of education as a number and income as
another number, and, on the basis of these two variables, we wish to predict the
likelihood of default, which could be a percentage chance of defaulting, or the
amount involved in the default.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การถดถอยที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ของค่ามากกว่าชั้น ค่าที่กำหนด
สำหรับการตั้งค่าของตัวแปร x1, x2, . . , xn เราต้องการที่จะทำนายค่าของตัวแปร y
ตัวอย่างเช่นเราสามารถรักษาระดับของการศึกษาเป็นตัวเลขและรายได้เป็นจำนวน
อื่นและบนพื้นฐานของทั้งสองตัวแปรที่เราต้องการเพื่อคาดการณ์แนวโน้ม
จากค่าเริ่มต้นซึ่งอาจจะมีโอกาสร้อยละของการผิดนัดหรือปริมาณ
ที่เกี่ยวข้องในการเริ่มต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถดถอยที่เกี่ยวข้องกับคำทำนายของค่า มากกว่าเรียน กำหนดค่า
ชุดของตัวแปร X 1, X 2,..., Xn เราต้องการทำนายค่าของตัวแปร
Y เช่น เราสามารถรักษาระดับการศึกษาเป็นจำนวนและรายได้เป็น
หมายเลข และ ตามตัวแปรเหล่านี้สอง เราต้องการทำนาย
โอกาสเริ่มต้น ซึ่งอาจเป็นโอกาสของการกำหนดค่าเริ่มต้น เปอร์เซ็นต์หรือ
จำนวนเกี่ยวข้องกับค่าเริ่มต้นได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สหสัมพันธ์เชิงเส้นข้อตกลงที่มีการทำนายของความคุ้มค่าที่มากกว่า - Class A ค่าที่ให้ไว้
สำหรับตั้งค่าตัวแปรต่างๆ x 1 x 2 ) .... .... xn เราต้องการทำนายความคุ้มค่าของตัวแปร
y ที่ ตัวอย่างเช่นเราไม่สามารถให้ความสุขกับระดับของการศึกษาเป็นรายได้และจำนวนที่เป็นหมายเลข
อื่นและอยู่บนพื้นฐานของทั้งสองตัวแปรนี้เราต้องการทำนาย
ซึ่งจะช่วยความเป็นไปได้ของดีฟอลต์ซึ่งอาจจะมีโอกาสได้เป็นเปอร์เซ็นต์ที่มักเกิดขึ้นหลังจากหรือ
ซึ่งจะช่วยจำนวนเงินที่มีส่วนร่วมในค่าดีฟอลต์ได้