Lineare Prädiktorfunktion

term_id: linear_predictor_function

Category: basic_concepts

Definition

In der statistischen Modellierung und im maschinellen Lernen stellt eine lineare Prädiktorfunktion die gewichtete Summe der Eingangsmerkmale plus einem Bias-Term dar. Sie ist die Kernkomponente in verallgemeinerten linearen Modellen (GLMs).

Summary

Eine mathematische Funktion, die eine lineare Kombination von Eingangsvariablen berechnet, um ein Ergebnis vorherzusagen.

Key Concepts

  • Gewichtete Summe
  • Bias-Term
  • Verallgemeinerte lineare Modelle
  • Merkmalskoeffizienten

Use Cases

  • Lineare Regressionsanalyse
  • Logistische Regressionsklassifizierung
  • Support Vector Machines (im Kontext des Kernel-Tricks)

Code Example

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import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
w = np.array([0.5, 1.0])
b = 0.1
prediction = np.dot(X, w) + b

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