📚 Supervised Learning Types - Regression और Classification (हिंदी में)

Supervised Learning वह Machine Learning technique है जिसमें हम model को labeled data देते हैं और वह future data के लिए prediction करना सीखता है।

🔰 Supervised Learning क्या होता है?

Supervised Learning में training data के साथ correct output label पहले से दिया होता है। Model को यह सिखाया जाता है कि किसी input से कौन सा output आना चाहिए।

इसके दो मुख्य प्रकार हैं:

Regression — Continuous output prediction
Classification — Discrete class prediction

📌 1. Regression

Regression में हम ऐसे problems solve करते हैं जहाँ output continuous होता है।

Examples:

House price prediction
Stock price forecasting
Temperature prediction

Popular Algorithms: Linear Regression, Polynomial Regression, SVR

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

📌 2. Classification

Classification problems में हम categories या labels predict करते हैं। Output हमेशा discrete होता है।

Examples:

Email Spam or Not
Loan Approved or Not
Medical Diagnosis - Positive/Negative

Popular Algorithms: Logistic Regression, Decision Tree, KNN, SVM

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

📌 3. Regression vs Classification

Feature	Regression	Classification
Output Type	Continuous	Categorical
Use Case	Price, Scores	Spam, Approval
Evaluation	MSE, RMSE	Accuracy, F1

✅ निष्कर्ष

Regression और Classification दोनों supervised learning के महत्वपूर्ण प्रकार हैं। सही algorithm और evaluation metric का चुनाव आपके problem की प्रकृति पर निर्भर करता है।

🚀 अगले ब्लॉग में: Unsupervised Learning (Hindi में)

Supervised Learning Types - Hindi Guide to Regression and Classification