Регрессийн таамаглалд зориулж өгөгдлийн багцын төгсгөлд таамаглал нэмэх үйл явц нь түүхэн өгөгдөл дээр үндэслэн үнэн зөв таамаглал гаргахад чиглэсэн хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Регрессийн таамаглал нь бие даасан болон хамааралтай хувьсагчдын хоорондын хамаарал дээр үндэслэн тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог машин сургалтын техник юм. Энэ хүрээнд бид Python ашиглан регрессийн таамаглал хийх өгөгдлийн багцын төгсгөлд таамаглалыг хэрхэн нэмэх талаар ярилцах болно.
1. Мэдээлэл бэлтгэх:
– Датасетийг ачаалах: Датасетийг Python орчинд ачаалж эхэлнэ. Үүнийг панда эсвэл numpy зэрэг номын сангууд ашиглан хийж болно.
– Өгөгдлийн судалгаа: Өгөгдлийн багцын бүтэц, шинж чанарыг ойлгох. Хамаарах хувьсагч (урьдчилан таамаглах хувьсагч) болон бие даасан хувьсагчдыг (урьдчилан таамаглахад ашигладаг) тодорхойл.
– Өгөгдөл цэвэрлэх: Алдагдсан утга, хэт давчуу болон бусад өгөгдлийн чанарын асуудлыг шийдвэрлэх. Энэ алхам нь өгөгдлийн багцыг регрессийн шинжилгээ хийхэд тохиромжтой эсэхийг баталгаажуулдаг.
2. Онцлог инженерчлэл:
– Холбогдох шинж чанаруудыг тодорхойлох: Хамаарах хувьсагчид чухал нөлөө үзүүлэх бие даасан хувьсагчдыг сонгоно. Үүнийг корреляцийн коэффициент эсвэл домэйны мэдлэгт дүн шинжилгээ хийх замаар хийж болно.
– Хувьсагчдыг хувиргах: Шаардлагатай бол бүх хувьсагчдыг ижил масштабтай байлгахын тулд хэвийн болгох эсвэл стандартчилал гэх мэт хувиргалтыг хийнэ. Энэ алхам нь илүү сайн загварын гүйцэтгэлд хүрэхэд тусална.
3. Галт тэрэг-туршилтын хуваагдал:
– Өгөгдлийн багцыг хуваах: Датасетийг сургалтын болон туршилтын багц болгон хуваа. Сургалтын багцыг регрессийн загварыг сургахад ашигладаг бол туршилтын багц нь түүний гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашиглагддаг. Нийтлэг хуваах харьцаа нь өгөгдлийн багцын хэмжээнээс хамааран 80:20 эсвэл 70:30 байна.
4. Загвар сургалт:
– Регрессийн алгоритмыг сонгох: Асуудалд тулгуурлан тохирох регрессийн алгоритмыг сонгоно. Түгээмэл сонголтууд нь шугаман регресс, шийдвэрийн мод, санамсаргүй ой эсвэл векторын регрессийг дэмждэг.
– Загвар сургах: Сонгосон алгоритмыг сургалтын өгөгдөлд тохируулна уу. Энэ нь таамагласан болон бодит утгуудын хоорондох зөрүүг багасгах оновчтой параметрүүдийг олох явдал юм.
5. Загварын үнэлгээ:
– Загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх: Загварын үнэн зөвийг үнэлэхийн тулд дундаж квадрат алдаа (MSE), язгуур дундаж квадрат алдаа (RMSE) эсвэл R-squared зэрэг үнэлгээний зохих хэмжүүрүүдийг ашиглана.
– Загварыг нарийн тааруулах: Загварын гүйцэтгэл хангалтгүй байвал үр дүнг сайжруулахын тулд гиперпараметрийг тохируулах эсвэл өөр алгоритмуудыг туршиж үзээрэй.
6. Урьдчилан таамаглах:
– Урьдчилан таамаглах өгөгдлийн багцыг бэлтгэх: Түүхэн өгөгдөл болон хүссэн таамаглалын хүрээг багтаасан шинэ мэдээллийн багц үүсгэ. Урьдчилан таамаглах хүрээ гэдэг нь таны урьдчилан таамаглахыг хүсч буй ирээдүйд хүрэх хэдэн алхамыг хэлнэ.
– Мэдээллийн багцыг нэгтгэх: Анхдагч өгөгдлийн багцыг урьдчилан таамаглах өгөгдлийн багцтай нэгтгэж, хамааралтай хувьсагчийг null эсвэл таамагласан утгуудын орлуулагчаар тохируулна.
– Урьдчилан таамаглах: Урьдчилан таамаглах хүрээний утгыг урьдчилан таамаглахад бэлтгэгдсэн регрессийн загварыг ашиглана. Энэхүү загвар нь түүхэн өгөгдөл, сургалтын явцад олж авсан харилцаа холбоог ашиглан үнэн зөв таамаглал гаргах болно.
– Өгөгдлийн багцад таамаглал нэмэх: Өгөгдлийн багцын төгсгөлд урьдчилан таамагласан утгуудыг цаг хугацааны зохих алхмуудтай зэрэгцүүлэн нэмнэ.
7. Дүрслэл ба дүн шинжилгээ:
– Урьдчилан таамаглалыг нүдээр харуулах: Таамаглалын үнэн зөвийг нүдээр үнэлэхийн тулд анхны өгөгдлийг урьдчилан таамагласан утгуудын хамт зур. Энэ алхам нь бодит өгөгдлөөс ямар нэгэн хэв маяг, хазайлтыг тодорхойлоход тусална.
– Урьдчилан таамаглалд дүн шинжилгээ хийх: Урьдчилан таамаглалын үнэн зөвийг хэмжихийн тулд холбогдох статистик эсвэл хэмжүүрийг тооцоолох. Загварын гүйцэтгэлийг тодорхойлохын тулд урьдчилан таамагласан утгыг бодит утгатай харьцуулна уу.
Регрессийн таамаглалд зориулж өгөгдлийн багцын төгсгөлд таамаглал нэмэх нь өгөгдөл бэлтгэх, онцлог инженерчлэл, галт тэрэгний туршилтыг хуваах, загварын сургалт, загварын үнэлгээ, эцэст нь урьдчилан таамаглах зэрэг орно. Эдгээр алхмуудыг хийснээр бид Python дээр регрессийн техникийг ашиглан үнэн зөв таамаглал гаргаж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning:
- Дэмжих вектор машин (SVM) гэж юу вэ?
- Хамгийн ойрын хөршүүдийн K алгоритм нь сургах боломжтой машин сургалтын загвар бүтээхэд тохиромжтой юу?
- SVM сургалтын алгоритмыг хоёртын шугаман ангилагч болгон ашигладаг уу?
- Регрессийн алгоритмууд тасралтгүй өгөгдөлтэй ажиллах боломжтой юу?
- Шугаман регресс нь масштаблахад тохиромжтой юу?
- Дамжуулах динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр үндэслэн зурвасын өргөний параметрийг хэрхэн тохируулдаг вэ?
- Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд функцийн багцад жин оноох зорилго нь юу вэ?
- Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг хэрхэн тодорхойлох вэ?
- Дундаж шилжих динамик зурвасын өргөн нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг зөв олоход хэрхэн тусалдаг вэ?
- Дундаж шилжих алгоритмд тогтмол радиусыг ашиглах хязгаарлалт юу вэ?
Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг харна уу