इनपुट सुविधाहरू स्केलिंगले कसरी रैखिक प्रतिगमन मोडेलहरूको प्रदर्शन सुधार गर्न सक्छ?
इनपुट सुविधाहरू मापन गर्नाले रैखिक प्रतिगमन मोडेलहरूको कार्यसम्पादनलाई धेरै तरिकामा सुधार गर्न सक्छ। यस जवाफमा, हामी यस सुधारको पछाडि कारणहरू अन्वेषण गर्नेछौं र स्केलिंगका फाइदाहरूको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्नेछौं। रैखिक प्रतिगमन एक व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको एल्गोरिथ्म हो जुन मेसिन लर्निङमा इनपुट सुविधाहरूमा आधारित निरन्तर मानहरू भविष्यवाणी गर्नको लागि हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, पिकिling र स्केलि।, परीक्षा समीक्षा
पाइथनमा उपलब्ध केही सामान्य स्केलिंग प्रविधिहरू के के छन्, र ती 'scikit-learn' पुस्तकालय प्रयोग गरेर कसरी लागू गर्न सकिन्छ?
स्केलिंग मेसिन लर्निङमा एक महत्त्वपूर्ण पूर्वप्रक्रिया चरण हो, किनकि यसले डेटासेटका सुविधाहरूलाई मानकीकरण गर्न मद्दत गर्दछ। पाइथनमा, त्यहाँ धेरै सामान्य स्केलिंग प्रविधिहरू उपलब्ध छन् जुन 'scikit-learn' पुस्तकालय प्रयोग गरेर लागू गर्न सकिन्छ। यी प्रविधिहरूमा मानकीकरण, न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग, र बलियो स्केलिंग समावेश छ। मानकीकरण, z-स्कोर सामान्यीकरणको रूपमा पनि चिनिन्छ, डेटालाई परिवर्तन गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, पिकिling र स्केलि।, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङमा स्केलिङको उद्देश्य के हो र यो किन महत्त्वपूर्ण छ?
मेसिन लर्निङमा स्केलिङ भन्नाले डेटासेटका सुविधाहरूलाई एकरूप दायरामा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यो एक अत्यावश्यक प्रिप्रोसेसिङ चरण हो जसले डाटालाई सामान्य बनाउन र यसलाई मानकीकृत ढाँचामा ल्याउने लक्ष्य राख्छ। स्केलिङको उद्देश्य सिक्ने प्रक्रियामा सबै सुविधाहरूको समान महत्त्व छ भनी सुनिश्चित गर्नु हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, पिकिling र स्केलि।, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी 'अचार' मोड्युल प्रयोग गरेर पाइथनमा प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्तालाई अचार गर्न सक्छौं?
'अचार' मोड्युल प्रयोग गरेर पाइथनमा प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्तालाई अचार गर्न, हामी केही सरल चरणहरू पालना गर्न सक्छौं। Pickling ले हामीलाई वस्तुलाई क्रमबद्ध गर्न र फाइलमा बचत गर्न अनुमति दिन्छ, जुन पछि लोड र प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ जब हामी प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेल बचत गर्न चाहन्छौं, जस्तै
पाइथनसँग मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा पिकलिंग के हो र यो किन उपयोगी छ?
Pickling, Python सँग मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, बाइट स्ट्रिममा र बाट पाइथन वस्तुहरूलाई क्रमबद्ध र डिसेरियलाइज गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यसले हामीलाई फाइलमा वस्तुको अवस्था भण्डारण गर्न वा नेटवर्कमा स्थानान्तरण गर्न र त्यसपछि वस्तुको अवस्थालाई पछिको समयमा पुनर्स्थापना गर्न अनुमति दिन्छ। अचार