Nadara-Uotsonの核回帰を計算するためのアルゴリズムには、次の手順が含まれています。

データ負荷：回帰モデルの構築に使用されるデータを収集します。

核機能の選択：体重核の密度を評価するために使用される核機能を選択します。

ウィンドウの幅の選択：重量核の評価に使用されるウィンドウ幅を選択します。

重量コアの計算：各入力値の重みコアを計算します。

重量核の正規化：各入力値の重量核を正規化します。

回帰の計算：各入力値のターゲット変数の情報に基づいた平均値を使用して回帰を計算します。

モデルの精度：決定係数（R二乗）や平均二次誤差（MSE）などのメトリックを使用してモデルの精度を評価する。

モデルの最適化：核機能および/または窓幅を変更してモデルの精度を向上させることにより、モデルを最適化します。

一般に、Nadara-Uotsonの核回帰アルゴリズムは、入力データとターゲット変数の間の依存関係をモデル化するための強力なツールです。これは、履歴データに基づいた結果を予測し、データの傾向とパターンを決定するために使用できます。
Алгоритм расчета ядерной регрессии Надарая-Уотсона включает в себя следующие шаги:

Загрузка данных: собрать данные, которые будут использоваться для построения модели регрессии.

Выбор ядерной функции: выбрать ядерную функцию, которая будет использоваться для оценки плотности весового ядра.

Выбор ширины окна: выбрать ширину окна, которая будет использоваться для оценки весового ядра.

Вычисление весового ядра: рассчитать весовое ядро для каждого значения входных данных.

Нормализация весовых ядер: нормализовать весовые ядра для каждого значения входных данных.

Рассчет регрессии: рассчитать регрессию, используя взвешенные средние значений целевой переменной для каждого значения входных данных.

Оценка точности модели: оценить точность модели, используя метрики, такие как коэффициент детерминации (R-квадрат) и среднеквадратичную ошибку (MSE).

Оптимизация модели: оптимизировать модель, изменяя ядерную функцию и/или ширину окна, чтобы улучшить точность модели.

В целом, алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона является мощным инструментом для моделирования зависимостей между входными данными и целевой переменной. Он может использоваться для прогнозирования результатов на основе исторических данных, а также для определения тенденций и паттернов в данных.