प्रतिगमन पूर्वानुमानको लागि डेटासेटको अन्त्यमा पूर्वानुमानहरू थप्ने प्रक्रियामा ऐतिहासिक डेटामा आधारित सही भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्ने उद्देश्यका धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्। रिग्रेसन फरकास्टिङ मेसिन लर्निङ भित्रको एउटा प्रविधि हो जसले हामीलाई स्वतन्त्र र आश्रित चरहरू बीचको सम्बन्धको आधारमा निरन्तर मानहरूको भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ। यस सन्दर्भमा, हामी पाइथन प्रयोग गरेर प्रतिगमन पूर्वानुमानको लागि डेटासेटको अन्त्यमा कसरी पूर्वानुमानहरू थप्ने भनेर छलफल गर्नेछौं।
1. डाटा तयारी:
- डाटासेट लोड गर्नुहोस्: पाइथन वातावरणमा डाटासेट लोड गरेर सुरु गर्नुहोस्। यो pandas वा numpy जस्ता पुस्तकालयहरू प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ।
- डाटा अन्वेषण: डाटासेटको संरचना र विशेषताहरू बुझ्नुहोस्। निर्भर चर (भविष्यवाणी गर्न को लागी एक) र स्वतन्त्र चर (भविष्यवाणी को लागी प्रयोग गरिन्छ) को पहिचान गर्नुहोस्।
- डाटा क्लिनिङ: छुटेका मानहरू, आउटलियरहरू, वा कुनै अन्य डाटा गुणस्तर समस्याहरू ह्यान्डल गर्नुहोस्। यो चरणले डेटासेट प्रतिगमन विश्लेषणको लागि उपयुक्त छ भनी सुनिश्चित गर्दछ।
2. सुविधा इन्जिनियरिङ्:
- सान्दर्भिक सुविधाहरू पहिचान गर्नुहोस्: निर्भर चलमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्ने स्वतन्त्र चरहरू चयन गर्नुहोस्। यो सहसंबंध गुणांक वा डोमेन ज्ञान विश्लेषण गरेर गर्न सकिन्छ।
- परिवर्तन चरहरू: आवश्यक भएमा, सबै चरहरू समान स्केलमा छन् भनेर सुनिश्चित गर्न सामान्यीकरण वा मानकीकरण जस्ता रूपान्तरणहरू लागू गर्नुहोस्। यो चरणले राम्रो मोडेल प्रदर्शन प्राप्त गर्न मद्दत गर्छ।
3. ट्रेन-परीक्षण विभाजन:
- डाटासेट विभाजन गर्नुहोस्: डाटासेटलाई प्रशिक्षण सेट र परीक्षण सेटमा विभाजन गर्नुहोस्। प्रशिक्षण सेट रिग्रेसन मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, जबकि परीक्षण सेट यसको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ। एक साझा विभाजन अनुपात 80:20 वा 70:30 हो, डेटासेट आकारमा निर्भर गर्दछ।
३. नमुना तालिम:
- एक रिग्रेसन एल्गोरिथ्म चयन गर्नुहोस्: हातमा रहेको समस्याको आधारमा उपयुक्त प्रतिगमन एल्गोरिथ्म छान्नुहोस्। लोकप्रिय छनोटहरूमा रैखिक प्रतिगमन, निर्णय रूखहरू, अनियमित वनहरू, वा समर्थन भेक्टर प्रतिगमन समावेश छन्।
- मोडेललाई तालिम दिनुहोस्: प्रशिक्षण डेटामा चयन गरिएको एल्गोरिदम फिट गर्नुहोस्। यसले अनुमानित र वास्तविक मानहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्ने इष्टतम प्यारामिटरहरू फेला पार्न समावेश गर्दछ।
५. मोडेल मूल्याङ्कन:
- मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नुहोस्: मोडेलको शुद्धता मूल्याङ्कन गर्नको लागि उपयुक्त मूल्याङ्कन मेट्रिक्सहरू जस्तै औसत वर्ग त्रुटि (MSE), मूल अर्थ वर्ग त्रुटि (RMSE), वा R-squared प्रयोग गर्नुहोस्।
- मोडेल फाइन-ट्यून गर्नुहोस्: यदि मोडेलको प्रदर्शन सन्तोषजनक छैन भने, हाइपरपेरामिटरहरू समायोजन गर्ने वा परिणामहरू सुधार गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयास गर्ने विचार गर्नुहोस्।
6. पूर्वानुमान:
- पूर्वानुमान डेटासेट तयार गर्नुहोस्: ऐतिहासिक डेटा र इच्छित पूर्वानुमान क्षितिज समावेश गर्ने नयाँ डेटासेट सिर्जना गर्नुहोस्। पूर्वानुमान क्षितिजले तपाईले भविष्यवाणी गर्न चाहनु भएको भविष्यमा समय चरणहरूको संख्यालाई जनाउँछ।
- डेटासेटहरू मर्ज गर्नुहोस्: अनुमानित मानहरूको लागि निर्भर चर शून्य वा प्लेसहोल्डरमा सेट गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्दै पूर्वानुमान डेटासेटसँग मौलिक डेटासेट मिलाउनुहोस्।
- भविष्यवाणी गर्नुहोस्: पूर्वानुमान क्षितिजको लागि मानहरू भविष्यवाणी गर्न प्रशिक्षित प्रतिगमन मोडेल प्रयोग गर्नुहोस्। मोडेलले ऐतिहासिक तथ्याङ्क र तालिमको क्रममा सिकेका सम्बन्धहरूलाई सही पूर्वानुमान उत्पन्न गर्न प्रयोग गर्नेछ।
- डेटासेटमा पूर्वानुमान थप्नुहोस्: डेटासेटको अन्त्यमा अनुमानित मानहरू जोड्नुहोस्, तिनीहरूलाई उपयुक्त समय चरणहरूसँग पङ्क्तिबद्ध गर्नुहोस्।
7. दृश्य र विश्लेषण:
- पूर्वानुमानहरू कल्पना गर्नुहोस्: भविष्यवाणीहरूको शुद्धता दृश्यात्मक रूपमा मूल्याङ्कन गर्न पूर्वानुमानित मानहरूका साथ मूल डाटा प्लट गर्नुहोस्। यो चरणले वास्तविक डाटाबाट कुनै पनि ढाँचा वा विचलनहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ।
- पूर्वानुमानहरूको विश्लेषण गर्नुहोस्: पूर्वानुमानहरूको शुद्धता मापन गर्न सान्दर्भिक तथ्याङ्क वा मेट्रिक्स गणना गर्नुहोस्। मोडेलको प्रदर्शन निर्धारण गर्न वास्तविक मानहरूसँग पूर्वानुमानित मानहरू तुलना गर्नुहोस्।
प्रतिगमन पूर्वानुमानको लागि डेटासेटको अन्त्यमा पूर्वानुमानहरू थप्दा डेटा तयारी, सुविधा इन्जिनियरिङ्, ट्रेन-टेस्ट विभाजन, मोडेल प्रशिक्षण, मोडेल मूल्याङ्कन, र अन्तमा, पूर्वानुमान समावेश हुन्छ। यी चरणहरू पछ्याएर, हामी पाइथनमा रिग्रेसन प्रविधिहरू प्रयोग गरेर सही भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न सक्छौं।
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