Prognozių įtraukimo į duomenų rinkinio, skirto regresijos prognozavimui, pabaigoje procesas apima kelis veiksmus, kuriais siekiama generuoti tikslias prognozes remiantis istoriniais duomenimis. Regresijos prognozavimas yra mašininio mokymosi metodas, leidžiantis numatyti nuolatines vertes, pagrįstas nepriklausomų ir priklausomų kintamųjų ryšiu. Šiame kontekste aptarsime, kaip duomenų rinkinio pabaigoje įtraukti prognozes regresijos prognozavimui naudojant Python.
1. Duomenų paruošimas:
– Įkelti duomenų rinkinį: pradėkite įkeldami duomenų rinkinį į Python aplinką. Tai galima padaryti naudojant tokias bibliotekas kaip pandos ar numpy.
– Duomenų tyrinėjimas: supraskite duomenų rinkinio struktūrą ir charakteristikas. Nustatykite priklausomą kintamąjį (kurį reikia nuspėti) ir nepriklausomus kintamuosius (naudojamus prognozavimui).
– Duomenų valymas: išspręskite trūkstamas vertes, nukrypimus ar kitas duomenų kokybės problemas. Šis veiksmas užtikrina, kad duomenų rinkinys yra tinkamas regresinei analizei.
2. Funkcijų inžinerija:
– Nustatykite svarbias ypatybes: pasirinkite nepriklausomus kintamuosius, turinčius didelę įtaką priklausomam kintamajam. Tai galima padaryti analizuojant koreliacijos koeficientus arba srities žinias.
– Transformuoti kintamuosius: jei reikia, pritaikykite transformacijas, tokias kaip normalizavimas arba standartizavimas, kad įsitikintumėte, jog visi kintamieji yra panašaus masto. Šis žingsnis padeda pasiekti geresnį modelio našumą.
3. Traukinio bandymo padalijimas:
– Padalykite duomenų rinkinį: padalinkite duomenų rinkinį į mokymo rinkinį ir testavimo rinkinį. Treniruočių rinkinys naudojamas regresijos modeliui mokyti, o testavimo rinkinys – jo veikimui įvertinti. Įprastas padalijimo santykis yra 80:20 arba 70:30, atsižvelgiant į duomenų rinkinio dydį.
4. Modelių mokymas:
– Pasirinkite regresijos algoritmą: pasirinkite tinkamą regresijos algoritmą pagal nagrinėjamą problemą. Populiarūs pasirinkimai yra tiesinė regresija, sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai arba paramos vektorių regresija.
– Treniruokite modelį: pritaikykite pasirinktą algoritmą prie mokymo duomenų. Tam reikia rasti optimalius parametrus, kurie sumažintų skirtumą tarp numatomų ir faktinių verčių.
5. Modelio įvertinimas:
– Įvertinkite modelio veikimą: modelio tikslumui įvertinti naudokite atitinkamas vertinimo metrikas, pvz., vidutinę kvadratinę paklaidą (MSE), vidutinę kvadratinę paklaidą (RMSE) arba R kvadratą.
– Tiksliai sureguliuokite modelį: jei modelio veikimas nepatenkinamas, apsvarstykite galimybę pakoreguoti hiperparametrus arba išbandyti skirtingus algoritmus, kad pagerintumėte rezultatus.
6. Prognozavimas:
– Paruoškite prognozavimo duomenų rinkinį: sukurkite naują duomenų rinkinį, kuriame būtų istoriniai duomenys ir norimas prognozės horizontas. Prognozės horizontas nurodo laiko žingsnių skaičių į ateitį, kurią norite numatyti.
– Sujungti duomenų rinkinius: sujunkite pradinį duomenų rinkinį su prognozavimo duomenų rinkiniu, užtikrindami, kad priklausomasis kintamasis būtų nustatytas į nulį arba prognozuojamų reikšmių rezervuota vieta.
– Numatykite prognozes: naudokite parengtą regresijos modelį prognozės horizonto reikšmėms numatyti. Modelis naudos istorinius duomenis ir mokymų metu išmoktus ryšius, kad sukurtų tikslias prognozes.
– Pridėkite prognozes į duomenų rinkinį: pridėkite prognozuojamas reikšmes prie duomenų rinkinio pabaigos, suderindami jas su atitinkamais laiko etapais.
7. Vizualizacija ir analizė:
– Vizualizuokite prognozes: nubraižykite pradinius duomenis kartu su prognozuojamomis reikšmėmis, kad vizualiai įvertintumėte prognozių tikslumą. Šis veiksmas padeda nustatyti bet kokius modelius ar nukrypimus nuo faktinių duomenų.
– Analizuokite prognozes: apskaičiuokite atitinkamą statistiką arba metrikas, kad įvertintumėte prognozių tikslumą. Palyginkite prognozuojamas vertes su faktinėmis vertėmis, kad nustatytumėte modelio našumą.
Prognozių įtraukimas į duomenų rinkinio pabaigą regresijos prognozavimui apima duomenų paruošimą, funkcijų inžineriją, traukinio bandymo padalijimą, modelio mokymą, modelio įvertinimą ir galiausiai prognozavimą. Atlikdami šiuos veiksmus, galime sukurti tikslias prognozes naudodami regresijos metodus programoje Python.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/MLP mašininis mokymasis su „Python“:
- Kas yra palaikymo vektorių mašina (SVM)?
- Ar K artimiausių kaimynų algoritmas gerai tinka kuriant mokomus mašininio mokymosi modelius?
- Ar SVM mokymo algoritmas dažniausiai naudojamas kaip dvejetainis tiesinis klasifikatorius?
- Ar regresijos algoritmai gali veikti su nuolatiniais duomenimis?
- Ar tiesinė regresija ypač tinka mastelio keitimui?
- Kaip reiškia, kad keičiamas dinaminis pralaidumas adaptyviai koreguoja pralaidumo parametrą pagal duomenų taškų tankį?
- Koks yra funkcijų rinkinių svorių priskyrimo tikslas, įgyvendinant vidutinio poslinkio dinaminį pralaidumą?
- Kaip naujoji spindulio vertė nustatoma taikant vidutinio poslinkio dinaminio dažnių juostos pločio metodą?
- Kaip vidutinio poslinkio dinaminio dažnių juostos pločio metodas leidžia teisingai rasti centroidus, nenurodant spindulio?
- Kokie yra fiksuoto spindulio naudojimo vidutinio poslinkio algoritme apribojimai?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/MLP mašininio mokymosi naudojant Python