रिग्रेसन तालिम र परीक्षणमा क्लासिफायर फिट गर्नुले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्दछ। रिग्रेसनको प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाहरूमा आधारित निरन्तर संख्यात्मक मानहरूको भविष्यवाणी गर्नु हो। यद्यपि, त्यहाँ परिदृश्यहरू छन् जहाँ हामीले डेटालाई निरन्तर मानहरू भविष्यवाणी गर्नुको सट्टा अलग वर्गहरूमा वर्गीकृत गर्न आवश्यक छ। यस्तो अवस्थामा, एक वर्गीकरण फिटिंग आवश्यक हुन्छ।
रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा वर्गीकरण गर्ने उद्देश्यलाई वर्गीकरण समस्यामा रूपान्तरण गर्नु हो। त्यसो गरेर, हामी प्रतिगमन कार्य समाधान गर्न वर्गीकरण एल्गोरिदम को शक्ति को लाभ उठाउन सक्छौं। यो दृष्टिकोणले हामीलाई वर्गीकरण समस्याहरू ह्यान्डल गर्नको लागि विशेष रूपमा डिजाइन गरिएको वर्गीकरणकर्ताहरूको विस्तृत दायरा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
रिग्रेसनमा क्लासिफायर फिट गर्नको लागि एक सामान्य प्रविधि भनेको निरन्तर आउटपुट चरलाई पूर्वनिर्धारित कोटीहरूको सेटमा छुट्याउनु हो। उदाहरणका लागि, यदि हामीले घरको मूल्य भविष्यवाणी गर्दैछौं भने, हामी मूल्य दायरालाई "कम," "मध्यम," र "उच्च" कोटिहरूमा विभाजन गर्न सक्छौं। हामी त्यसपछि कोठाको संख्या, स्थान, र वर्ग फुटेज जस्ता इनपुट सुविधाहरूको आधारमा यी कोटीहरूको भविष्यवाणी गर्न वर्गीकरणकर्तालाई तालिम दिन सक्छौं।
क्लासिफायर फिट गरेर, हामी विभिन्न वर्गीकरण एल्गोरिदमहरू जस्तै निर्णय रूखहरू, अनियमित वनहरू, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, र न्यूरल नेटवर्कहरूको फाइदा लिन सक्छौं। यी एल्गोरिदमहरू इनपुट सुविधाहरू र लक्ष्य चर बीचको जटिल सम्बन्धहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम छन्। तिनीहरूले सही भविष्यवाणी गर्न डेटामा निर्णय सीमाहरू र ढाँचाहरू सिक्न सक्छन्।
यसबाहेक, रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा एक वर्गीकरणकर्ता फिट गर्नाले हामीलाई वर्गीकरण सन्दर्भमा रिग्रेसन मोडेलको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न अनुमति दिन्छ। वर्गीकरणकर्ताको रूपमा व्यवहार गर्दा रिग्रेसन मोडेलले कत्तिको राम्रो प्रदर्शन गर्छ भनेर मूल्याङ्कन गर्न हामी शुद्धता, सटीकता, रिकल, र F1-स्कोर जस्ता राम्रोसँग स्थापित मूल्याङ्कन मेट्रिक्स प्रयोग गर्न सक्छौं।
थप रूपमा, प्रतिगमन प्रशिक्षण र परीक्षणमा एक वर्गीकरण फिटिंग एक शिक्षात्मक मूल्य प्रदान गर्दछ। यसले हामीलाई प्रतिगमन समस्याहरू समाधान गर्न विभिन्न दृष्टिकोण र दृष्टिकोणहरू अन्वेषण गर्न मद्दत गर्दछ। समस्यालाई वर्गीकरण कार्यको रूपमा विचार गरेर, हामी डाटामा अन्तर्निहित ढाँचा र सम्बन्धहरूमा अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न सक्छौं। यो फराकिलो परिप्रेक्ष्यले डेटाको हाम्रो बुझाइलाई बढाउँछ र नवीन समाधानहरू र सुविधा ईन्जिनियरिङ् प्रविधिहरूमा नेतृत्व गर्न सक्छ।
प्रतिगमन प्रशिक्षण र परीक्षणमा एक वर्गीकरण फिट गर्ने उद्देश्यलाई चित्रण गर्न, एउटा उदाहरण विचार गरौं। मानौं हामीसँग विद्यार्थीहरूको कार्यसम्पादनको बारेमा जानकारी भएको डेटासेट छ, जसमा अध्ययन समय, उपस्थिति, र अघिल्लो ग्रेडहरू जस्ता सुविधाहरू समावेश छन्। लक्ष्य चर अन्तिम परीक्षा स्कोर हो, जुन निरन्तर मान हो। यदि हामी विद्यार्थीको अन्तिम परीक्षाको स्कोरको आधारमा उत्तीर्ण हुने वा असफल हुने भविष्यवाणी गर्न चाहन्छौं भने, हामी स्कोरहरूलाई दुई वर्गमा विभाजन गरेर वर्गीकरणकर्तालाई फिट गर्न सक्छौं: "पास" र "फेल।" त्यसपछि हामी पास/फेल नतिजाको भविष्यवाणी गर्न इनपुट सुविधाहरू प्रयोग गरी वर्गीकरणकर्तालाई तालिम दिन सक्छौं।
रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा एक वर्गीकरणकर्ता फिट गर्नाले हामीलाई प्रतिगमन समस्यालाई वर्गीकरण समस्यामा रूपान्तरण गर्न अनुमति दिन्छ। यसले हामीलाई वर्गीकरण एल्गोरिदमको शक्तिको लाभ उठाउन, वर्गीकरण सन्दर्भमा रिग्रेसन मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न र डेटाको फराकिलो समझ प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ। यो दृष्टिकोणले बहुमूल्य परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ र प्रतिगमन समस्याहरू समाधान गर्न नयाँ सम्भावनाहरू खोल्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ:
- सपोर्ट भेक्टर मेसिन (SVM) के हो?
- के K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदम तालिम योग्य मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्नका लागि उपयुक्त छ?
- के SVM प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म सामान्यतया बाइनरी रैखिक वर्गीकरणकर्ताको रूपमा प्रयोग गरिन्छ?
- के रिग्रेसन एल्गोरिदमले निरन्तर डाटासँग काम गर्न सक्छ?
- के रैखिक प्रतिगमन विशेष गरी स्केलिंगको लागि उपयुक्त छ?
- सिफ्ट डायनामिक ब्यान्डविथले डेटा पोइन्टहरूको घनत्वमा आधारित ब्यान्डविथ प्यारामिटरलाई कसरी अनुकूली रूपमा समायोजन गर्छ?
- मीन शिफ्ट डायनामिक ब्यान्डविथ कार्यान्वयनमा फिचर सेटहरूमा वजन तोक्ने उद्देश्य के हो?
- नयाँ त्रिज्या मान कसरी औसत शिफ्ट गतिशील ब्यान्डविथ दृष्टिकोणमा निर्धारण गरिन्छ?
- मिड शिफ्ट डायनामिक ब्यान्डविथ दृष्टिकोणले रेडियसलाई कडा कोडिङ नगरी सही रूपमा सेन्ट्रोइडहरू फेला पार्ने ह्यान्डल कसरी गर्छ?
- औसत शिफ्ट एल्गोरिथ्ममा निश्चित त्रिज्या प्रयोग गर्ने सीमा के हो?
EITC/AI/MLP Machine Learning with Python मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्