Nadara -Uotsonの核回帰アルゴリズムは、制御点に近接に基づいて観測されたデータポイントを比較検討することにより、回帰関数を評価するための非パラメトリック方法です。アルゴリズムは、重量係数として機能する核の関数を使用して、テストポイント値を評価する際の各データポイントの重要性を決定します。

Nadara-Uooconの核回帰アルゴリズムを実装するには、次の手順を実行する必要があります。

1.核の関数を決定します。核関数は、データポイントに重みを適切にするために使用されます。通常、核はガウス、アパニクニコフ、および核の三角関数として機能します。

2.通過パラメーターを選択します。通過パラメーターは、カーネル関数の幅を決定し、データポイントの影響を制御するために使用されます。ストリップの大きな幅はよりスムーズな回帰関数につながりますが、ストリップの幅が小さくなると、より柔軟な回帰関数が生じます。

3.各テストポイントについて、重みを計算します。各テストポイントについて、核関数と通過パラメーターを使用してデータのすべてのポイントの重みを計算します。各データポイントの重みは、テストポイントに近接に比例します。

4.テストポイントの値を評価します。重みを使用して、テストポイントの値を評価し、データポイントの値の平均重量を取得します。推定値は、重みの量に分割されたデータポイントのバランスの取れた量の値です。

5.すべてのテストポイントのプロセスを繰り返します。すべてのテストポイントのプロセスを繰り返して、回帰関数の完全な評価を取得します。

Nadara-Uotsonの核回帰アルゴリズムは、特に独立変数と従属変数の基本的な関係があまり研究されていない状況で、回帰関数を評価するための柔軟で信頼できる方法です。
Алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона - это непараметрический метод оценки функции регрессии путём взвешивания наблюдаемых точек данных на основе их близости к контрольной точке. Алгоритм использует функцию ядра, которая действует как весовой коэффициент, для определения важности каждой точки данных в оценке значения тестовой точки.

Для реализации алгоритма ядерной регрессии Надарая-Уотсона необходимо выполнить следующие шаги:

1.	Определите функцию ядра: функция ядра используется для присвоения весов точкам данных. Обычно используются такие функции ядра, как гауссова, Епанечникова и треугольная функция ядра.

2.	Выберите параметр полосы пропускания: параметр полосы пропускания определяет ширину функции ядра и используется для управления влиянием точек данных. Большая ширина полосы приведёт к более гладкой функции регрессии, в то время как меньшая ширина полосы приведёт к более гибкой функции регрессии.

3.	Для каждой тестовой точки рассчитайте веса: для каждой тестовой точки рассчитайте веса для всех точек данных, используя функцию ядра и параметр полосы пропускания. Вес для каждой точки данных пропорционален её близости к тестовой точке.

4.	Оцените значение тестовой точки: используя веса, оцените значение тестовой точки, взяв средневзвешенное значение значений точек данных. Оценочное значение представляет собой взвешенную сумму значений точек данных, делённую на сумму весов.

5.	Повторите процесс для всех тестовых точек: повторите процесс для всех тестовых точек, чтобы получить полную оценку функции регрессии.

Алгоритм ядерной регрессии Надарая-Уотсона является гибким и надёжным методом оценки функции регрессии, особенно в ситуациях, когда базовая взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными не очень хорошо изучена.