Prognožu pievienošanas process datu kopas beigās regresijas prognozēšanai ietver vairākas darbības, kuru mērķis ir ģenerēt precīzas prognozes, pamatojoties uz vēsturiskajiem datiem. Regresijas prognozēšana ir mašīnmācības paņēmiens, kas ļauj prognozēt nepārtrauktas vērtības, pamatojoties uz saistību starp neatkarīgiem un atkarīgiem mainīgajiem. Šajā kontekstā mēs apspriedīsim, kā datu kopas beigās pievienot prognozes regresijas prognozēšanai, izmantojot Python.
1. Datu sagatavošana:
– Ielādēt datu kopu: sāciet ar datu kopas ielādi Python vidē. To var izdarīt, izmantojot bibliotēkas, piemēram, pandas vai numpy.
– Datu izpēte: izprotiet datu kopas struktūru un īpašības. Identificējiet atkarīgo mainīgo (to, kas jāparedz) un neatkarīgos mainīgos (tos, kas tiek izmantoti prognozēšanai).
– Datu tīrīšana: apstrādājiet trūkstošās vērtības, novirzes vai citas datu kvalitātes problēmas. Šis solis nodrošina, ka datu kopa ir piemērota regresijas analīzei.
2. Funkciju inženierija:
– Nosakiet atbilstošās pazīmes: atlasiet neatkarīgos mainīgos, kuriem ir būtiska ietekme uz atkarīgo mainīgo. To var izdarīt, analizējot korelācijas koeficientus vai domēna zināšanas.
– Pārveidojiet mainīgos: ja nepieciešams, izmantojiet transformācijas, piemēram, normalizāciju vai standartizāciju, lai nodrošinātu, ka visi mainīgie ir līdzīgā mērogā. Šis solis palīdz sasniegt labāku modeļa veiktspēju.
3. Vilciena testa sadalījums:
– Sadaliet datu kopu: sadaliet datu kopu apmācības kopā un testēšanas kopā. Apmācības komplekts tiek izmantots, lai apmācītu regresijas modeli, savukārt testēšanas komplekts tiek izmantots, lai novērtētu tā veiktspēju. Parasti sadalīšanas attiecība ir 80:20 vai 70:30 atkarībā no datu kopas lieluma.
4. Modeļu apmācība:
– Izvēlieties regresijas algoritmu: izvēlieties atbilstošu regresijas algoritmu, pamatojoties uz konkrēto problēmu. Populāra izvēle ietver lineāro regresiju, lēmumu kokus, nejaušus mežus vai atbalsta vektoru regresiju.
– Apmācīt modeli: pielāgojiet izvēlēto algoritmu apmācības datiem. Tas ietver optimālo parametru atrašanu, kas samazina atšķirību starp prognozētajām un faktiskajām vērtībām.
5. Modeļa novērtējums:
– Novērtējiet modeļa veiktspēju: lai novērtētu modeļa precizitāti, izmantojiet atbilstošus novērtēšanas rādītājus, piemēram, vidējo kvadrātisko kļūdu (MSE), vidējo kvadrātisko kļūdu (RMSE) vai R-kvadrātu.
– Precizējiet modeli: ja modeļa veiktspēja nav apmierinoša, apsveriet iespēju pielāgot hiperparametrus vai izmēģināt dažādus algoritmus, lai uzlabotu rezultātus.
6. Prognozēšana:
– Sagatavojiet prognozēšanas datu kopu: izveidojiet jaunu datu kopu, kas ietver vēsturiskos datus un vēlamo prognožu horizontu. Prognozes horizonts attiecas uz laika soļu skaitu nākotnē, kuru vēlaties prognozēt.
– Apvienot datu kopas: apvienojiet sākotnējo datu kopu ar prognozēšanas datu kopu, nodrošinot, ka atkarīgais mainīgais ir iestatīts uz nulli vai prognozēto vērtību vietturis.
– Veiciet prognozes: izmantojiet apmācīto regresijas modeli, lai prognozētu prognozes horizonta vērtības. Modelis izmantos vēsturiskos datus un apmācības laikā apgūtās attiecības, lai radītu precīzas prognozes.
– Prognožu pievienošana datu kopai: pievienojiet prognozētās vērtības datu kopas beigām, saskaņojot tās ar atbilstošām laika soļiem.
7. Vizualizācija un analīze:
– Vizualizējiet prognozes: uzzīmējiet sākotnējos datus kopā ar prognozētajām vērtībām, lai vizuāli novērtētu prognožu precizitāti. Šī darbība palīdz noteikt jebkādus modeļus vai novirzes no faktiskajiem datiem.
– Analizējiet prognozes: aprēķiniet attiecīgo statistiku vai metriku, lai izmērītu prognožu precizitāti. Salīdziniet prognozētās vērtības ar faktiskajām vērtībām, lai noteiktu modeļa veiktspēju.
Prognožu pievienošana datu kopas beigās regresijas prognozēšanai ietver datu sagatavošanu, funkciju izstrādi, vilciena testa sadalījumu, modeļu apmācību, modeļa novērtēšanu un, visbeidzot, prognozēšanu. Veicot šīs darbības, mēs varam ģenerēt precīzas prognozes, izmantojot Python regresijas metodes.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python:
- Kas ir atbalsta vektora mašīna (SVM)?
- Vai K tuvāko kaimiņu algoritms ir labi piemērots apmācāmu mašīnmācīšanās modeļu veidošanai?
- Vai SVM apmācības algoritms parasti tiek izmantots kā binārs lineārs klasifikators?
- Vai regresijas algoritmi var darboties ar nepārtrauktiem datiem?
- Vai lineārā regresija ir īpaši piemērota mērogošanai?
- Kā nozīmē, ka dinamiskā joslas platuma maiņa adaptīvi pielāgo joslas platuma parametru, pamatojoties uz datu punktu blīvumu?
- Kāds ir nolūks piešķirt svarus funkciju kopām vidējās nobīdes dinamiskās joslas platuma ieviešanā?
- Kā tiek noteikta jaunā rādiusa vērtība vidējās nobīdes dinamiskās joslas platuma pieejā?
- Kā vidējās nobīdes dinamiskās joslas platuma pieeja ļauj pareizi atrast centroīdus, nešifrējot rādiusu?
- Kāds ir fiksēta rādiusa izmantošanas ierobežojums vidējās nobīdes algoritmā?
Skatiet citus jautājumus un atbildes EITC/AI/MLP mašīnmācībā ar Python