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ナダライの核回帰を計算するためのアルゴリズムを説明する-Watson
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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。