ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?' ", 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', " ['ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', 'ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ?ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।(ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ? '] ", 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', ' [\'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?\', \'ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ?ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।(ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ? \', "ਹਾਂ, ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਨਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। \\n\\nਮਲਟਿਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ. ", \'ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?\' ', 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', ' [\'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?\', \'ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ?ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।(ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ? \', "ਹਾਂ, ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਨਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। \\n\\nਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ", \'ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਵਿੱਚਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਟੀਚਾ ਹੈਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਰਿਸਪਾਂਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ। ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇੱਕ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। \',\' ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣਾਓ \'] ', 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', ' [\'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?\', \'ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ?ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।(ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ? \', "ਹਾਂ, ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਨਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। \\n\\nਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ", \'ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਵਿੱਚਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਟੀਚਾ ਹੈਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਰਿਸਪਾਂਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ। ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇੱਕ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। \',\' ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣਾਓ \', "ਯਕੀਨਨ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਹੈਉਦਾਹਰਨਃ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਏ ਅਤੇ ਬੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਵਾਈ) ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (A ਅਤੇ B) ਦਾ ਇੱਕ 4x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (Y) ਦਾ ਇੱਕ 1x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ।ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਏ ਅਤੇ ਬੀ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਾਈ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। \\n\\n ਮਾਡਲ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ Y ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਲਈ Y ਦਾ ਮੁੱਲ, A ਅਤੇ B ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ A = 5 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ Y ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।ਅਤੇ B = 5, ਮਾਡਲ Y = 7.5 ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ 7.5 ਉਹ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਾਡਲ. ", \'ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸੇ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਬਣਾਓ\'] ', 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?', ' [\'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?\', \'ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ?ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।(ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ? \', "ਹਾਂ, ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਨਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੱਖਰੇ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। \\n\\nਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ। ", \'ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਵਿੱਚਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਟੀਚਾ ਹੈਮਲਟੀਪਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਰਿਸਪਾਂਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ। ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇੱਕ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। \',\' ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣਾਓ \', "ਯਕੀਨਨ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਹੈਉਦਾਹਰਨਃ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਏ ਅਤੇ ਬੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਵਾਈ) ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (A ਅਤੇ B) ਦਾ ਇੱਕ 4x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (Y) ਦਾ ਇੱਕ 1x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ।ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਏ ਅਤੇ ਬੀ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਾਈ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। \\n\\n ਮਾਡਲ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ Y ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਲਈ Y ਦਾ ਮੁੱਲ, A ਅਤੇ B ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ A = 5 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ Y ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।ਅਤੇ B = 5, ਮਾਡਲ Y = 7.5 ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ 7.5 ਉਹ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਾਡਲ. ", \'ਇੱਕ ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸੇ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਬਣਾਓ\'," ਯਕੀਨਨ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।ਸੈਟਿੰਗਃ \\n\\n ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਏ, ਬੀ, ਅਤੇ ਸੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਵਾਈ) ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ,ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (A, B, ਅਤੇ C) ਦਾ ਇੱਕ 4x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ (Y) ਦਾ ਇੱਕ 1x1 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ।ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਏ, ਬੀ ਅਤੇ ਸੀ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵਾਈ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ Y ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈA, B ਅਤੇ C ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਲਈ Y ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਲਈ Y ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।A = 5, B = 5, ਅਤੇ C = 5 ਨਾਲ ਨਿਰੀਖਣ, ਮਾਡਲ Y = 9.25 ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ 9.25 ਉਹ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ Y ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। ਫਿਰ ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ। ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।ਤਿੰਨਾਂ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੇਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।\'ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ =\' ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ] ', 'ਇੱਕ ਸਕੇਲਰ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ? \n ']