Postopek dodajanja napovedi na koncu nabora podatkov za regresijsko napovedovanje vključuje več korakov, katerih namen je ustvariti natančne napovedi na podlagi preteklih podatkov. Regresijsko napovedovanje je tehnika znotraj strojnega učenja, ki nam omogoča napovedovanje zveznih vrednosti na podlagi razmerja med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami. V tem kontekstu bomo razpravljali o tem, kako dodati napovedi na koncu nabora podatkov za regresijsko napovedovanje z uporabo Pythona.
1. Priprava podatkov:
– Nalaganje nabora podatkov: Začnite z nalaganjem nabora podatkov v okolje Python. To lahko storite s knjižnicami, kot sta pandas ali numpy.
– Raziskovanje podatkov: Razumevanje strukture in značilnosti nabora podatkov. Določite odvisno spremenljivko (tisto, ki jo je treba napovedati) in neodvisne spremenljivke (tiste, ki se uporabljajo za napoved).
– Čiščenje podatkov: obravnavajte manjkajoče vrednosti, izstopajoče vrednosti ali druge težave s kakovostjo podatkov. Ta korak zagotavlja, da je nabor podatkov primeren za regresijsko analizo.
2. Inženiring funkcij:
– Identificirajte ustrezne značilnosti: izberite neodvisne spremenljivke, ki pomembno vplivajo na odvisno spremenljivko. To je mogoče storiti z analizo korelacijskih koeficientov ali poznavanja področja.
– Pretvorite spremenljivke: po potrebi uporabite transformacije, kot sta normalizacija ali standardizacija, da zagotovite, da so vse spremenljivke na podobnem merilu. Ta korak pomaga pri doseganju boljše učinkovitosti modela.
3. Train-Test Split:
– Razdelite nabor podatkov: razdelite nabor podatkov na nabor za usposabljanje in nabor za testiranje. Učni niz se uporablja za usposabljanje regresijskega modela, medtem ko se testni niz uporablja za oceno njegove učinkovitosti. Običajno razmerje delitve je 80:20 ali 70:30, odvisno od velikosti nabora podatkov.
4. Usposabljanje modela:
– Izberite regresijski algoritem: izberite ustrezen regresijski algoritem glede na obravnavani problem. Priljubljene izbire vključujejo linearno regresijo, odločitvena drevesa, naključne gozdove ali regresijo podpornih vektorjev.
– Usposobi model: prilagodi izbrani algoritem učnim podatkom. To vključuje iskanje optimalnih parametrov, ki zmanjšajo razliko med predvidenimi in dejanskimi vrednostmi.
5. Ocena modela:
– Ocenite zmogljivost modela: za oceno točnosti modela uporabite ustrezne metrike vrednotenja, kot je povprečna kvadratna napaka (MSE), koren povprečne kvadratne napake (RMSE) ali R-kvadrat.
– Natančno prilagodite model: če zmogljivost modela ni zadovoljiva, razmislite o prilagoditvi hiperparametrov ali poskusite z različnimi algoritmi za izboljšanje rezultatov.
6. Napovedovanje:
– Pripravite nabor podatkov za napovedi: ustvarite nov nabor podatkov, ki vključuje zgodovinske podatke in želeno obdobje napovedi. Horizont napovedi se nanaša na število časovnih korakov v prihodnost, ki jih želite napovedati.
– Združite nabore podatkov: združite izvirni nabor podatkov z naborom napovedi, pri čemer zagotovite, da je odvisna spremenljivka nastavljena na nič ali ogrado za napovedane vrednosti.
– Naredite napovedi: uporabite naučen regresijski model za napovedovanje vrednosti za napovedano obdobje. Model bo za ustvarjanje natančnih napovedi uporabil zgodovinske podatke in razmerja, pridobljena med usposabljanjem.
– Dodajte napovedi v nabor podatkov: dodajte napovedane vrednosti na konec nabora podatkov in jih poravnajte z ustreznimi časovnimi koraki.
7. Vizualizacija in analiza:
– Vizualizirajte napovedi: Narišite izvirne podatke skupaj z napovedanimi vrednostmi, da vizualno ocenite točnost napovedi. Ta korak pomaga pri prepoznavanju vzorcev ali odstopanj od dejanskih podatkov.
– Analizirajte napovedi: izračunajte ustrezne statistike ali meritve za merjenje točnosti napovedi. Primerjajte napovedane vrednosti z dejanskimi vrednostmi, da določite učinkovitost modela.
Dodajanje napovedi na koncu nabora podatkov za regresijsko napovedovanje vključuje pripravo podatkov, inženiring funkcij, razdelitev preskusa vlaka, usposabljanje modela, vrednotenje modela in končno napovedovanje. Če sledimo tem korakom, lahko ustvarimo natančne napovedi z uporabo regresijskih tehnik v Pythonu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom:
- Kaj je stroj podpornih vektorjev (SVM)?
- Ali je algoritem K najbližjih sosedov zelo primeren za gradnjo učljivih modelov strojnega učenja?
- Ali se algoritem za usposabljanje SVM pogosto uporablja kot binarni linearni klasifikator?
- Ali lahko regresijski algoritmi delujejo z zveznimi podatki?
- Ali je linearna regresija posebej primerna za skaliranje?
- Kako dinamična pasovna širina srednjega premika prilagodi parameter pasovne širine glede na gostoto podatkovnih točk?
- Kakšen je namen dodeljevanja uteži naborom funkcij v implementaciji dinamične pasovne širine srednjega premika?
- Kako se določi nova vrednost radija v pristopu dinamične pasovne širine srednjega premika?
- Kako pristop dinamične pasovne širine srednjega premika obravnava pravilno iskanje centroidov brez trdega kodiranja polmera?
- Kakšna je omejitev uporabe fiksnega radija v algoritmu srednjega premika?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom