Процес додавања предвиђања на крају скупа података за регресијско предвиђање укључује неколико корака који имају за циљ генерисање тачних предвиђања на основу историјских података. Предвиђање регресије је техника у оквиру машинског учења која нам омогућава да предвидимо континуиране вредности на основу односа између независних и зависних варијабли. У овом контексту, разговараћемо о томе како додати прогнозе на крају скупа података за регресијско предвиђање користећи Питхон.
1. Припрема података:
– Учитајте скуп података: Почните учитавањем скупа података у Питхон окружење. Ово се може урадити помоћу библиотека као што су панде или нумпи.
– Истраживање података: Разумети структуру и карактеристике скупа података. Идентификујте зависну променљиву (ону коју треба предвидети) и независне варијабле (оне које се користе за предвиђање).
– Чишћење података: Руковање недостајућим вредностима, одступницима или било којим другим проблемима са квалитетом података. Овај корак осигурава да је скуп података погодан за регресиону анализу.
2. Инжењеринг карактеристика:
– Идентификујте релевантне карактеристике: Изаберите независне варијабле које имају значајан утицај на зависну променљиву. Ово се може урадити анализом коефицијената корелације или знања о домену.
– Трансформишите варијабле: Ако је потребно, примените трансформације као што су нормализација или стандардизација да бисте осигурали да су све варијабле на сличној скали. Овај корак помаже у постизању бољих перформанси модела.
3. Траин-Тест Сплит:
– Подели скуп података: Подели скуп података на скуп за обуку и скуп за тестирање. Скуп за обуку се користи за обуку регресионог модела, док се скуп за тестирање користи за процену његовог учинка. Уобичајени однос поделе је 80:20 или 70:30, у зависности од величине скупа података.
4. Обука модела:
– Изаберите алгоритам регресије: Изаберите одговарајући алгоритам регресије на основу проблема који се налази. Популарни избори укључују линеарну регресију, стабла одлучивања, насумичне шуме или регресију вектора подршке.
– Обучите модел: Прилагодите изабрани алгоритам подацима за обуку. Ово укључује проналажење оптималних параметара који минимизирају разлику између предвиђених и стварних вредности.
5. Процена модела:
– Процена перформанси модела: Користите одговарајуће метрике евалуације као што су средња квадратна грешка (МСЕ), средња квадратна грешка (РМСЕ) или Р-квадрат да бисте проценили тачност модела.
– Фино подесите модел: Ако перформансе модела нису задовољавајуће, размислите о прилагођавању хиперпараметара или испробавању различитих алгоритама да бисте побољшали резултате.
6. Предвиђање:
– Припремите скуп података за предвиђање: Креирајте нови скуп података који укључује историјске податке и жељени хоризонт прогнозе. Хоризонт прогнозе се односи на број временских корака у будућност који желите да предвидите.
– Спајање скупова података: Комбинујте оригинални скуп података са скупом података за предвиђање, обезбеђујући да је зависна променљива подешена на нулл или на чувар места за предвиђене вредности.
– Направите предвиђања: Користите обучени регресиони модел да бисте предвидели вредности за хоризонт прогнозе. Модел ће користити историјске податке и односе научене током обуке за генерисање тачних прогноза.
– Додајте предвиђања скупу података: Додајте предвиђене вредности на крај скупа података, поравнавајући их са одговарајућим временским корацима.
7. Визуелизација и анализа:
– Визуелизирајте прогнозе: исцртајте оригиналне податке заједно са предвиђеним вредностима да бисте визуелно проценили тачност предвиђања. Овај корак помаже у идентификацији било каквих образаца или одступања од стварних података.
– Анализирајте прогнозе: Израчунајте релевантну статистику или метрику да бисте измерили тачност прогноза. Упоредите предвиђене вредности са стварним вредностима да бисте одредили перформансе модела.
Додавање предвиђања на крају скупа података за регресијско предвиђање укључује припрему података, инжењеринг карактеристика, поделу теста воза, обуку модела, евалуацију модела и коначно предвиђање. Пратећи ове кораке, можемо да генеришемо тачна предвиђања користећи технике регресије у Питхон-у.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/МЛП машинско учење са Питхоном:
- Шта је машина за подршку векторима (СВМ)?
- Да ли је алгоритам К најближих суседа погодан за изградњу модела машинског учења који се могу обучити?
- Да ли се СВМ алгоритам за обуку обично користи као бинарни линеарни класификатор?
- Да ли алгоритми регресије могу да раде са континуираним подацима?
- Да ли је линеарна регресија посебно погодна за скалирање?
- Како значи померање динамичког пропусног опсега прилагодљиво прилагођавање параметра пропусног опсега на основу густине тачака података?
- Која је сврха додељивања пондера скуповима карактеристика у имплементацији динамичког пропусног опсега средњег померања?
- Како се нова вредност радијуса одређује у приступу динамичког пропусног опсега средњег померања?
- Како приступ динамичког пропусног опсега средњег померања правилно управља проналажењем центара без тврдог кодирања радијуса?
- Које је ограничење коришћења фиксног радијуса у алгоритму средњег померања?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/МЛП машинском учењу са Питхон-ом