د ریګریشن وړاندوینې لپاره د ډیټا سیټ په پای کې د وړاندوینو اضافه کولو پروسه څو مرحلې لري چې هدف یې د تاریخي معلوماتو پراساس دقیق وړاندوینې رامینځته کول دي. د ریګریشن وړاندوینه د ماشین زده کړې کې یو تخنیک دی چې موږ ته اجازه راکوي د خپلواک او انحصاري متغیرونو ترمینځ د اړیکو پراساس د دوامداره ارزښتونو وړاندوینه وکړو. پدې شرایطو کې ، موږ به د Python په کارولو سره د راجسټریشن وړاندوینې لپاره د ډیټاسیټ په پای کې وړاندوینې اضافه کولو څرنګوالي په اړه بحث وکړو.
1. د معلوماتو چمتو کول:
- ډیټاسیټ پورته کړئ: د Python چاپیریال کې د ډیټاسیټ بارولو سره پیل کړئ. دا د کتابتونونو لکه پانډا یا نمپي په کارولو سره ترسره کیدی شي.
- د ډیټا سپړنه: د ډیټا سیټ جوړښت او ځانګړتیاو باندې پوهیدل. د انحصار متغیر (هغه څوک چې وړاندوینه کیږي) او خپلواک متغیر (هغه څوک چې د وړاندوینې لپاره کارول کیږي) وپیژنئ.
- د ډیټا پاکول: د ورک شوي ارزښتونو ، بهرنیانو ، یا کوم بل ډیټا کیفیت مسلې اداره کړئ. دا ګام ډاډ ورکوي چې ډیټاسیټ د ریګریشن تحلیل لپاره مناسب دی.
2. فیچر انجنیري:
- اړونده ځانګړتیاوې په ګوته کړئ: خپلواک متغیرونه غوره کړئ چې په انحصاري متغیر باندې د پام وړ اغیزه لري. دا د ارتباط کوفیفینټس یا د ډومین پوهه تحلیل کولو سره ترسره کیدی شي.
- تغیرات تغیرات: که اړتیا وي، بدلونونه پلي کړئ لکه نورمال کول یا معیاري کول ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ټول متغیرونه په ورته پیمانه دي. دا ګام د غوره ماډل فعالیت ترلاسه کولو کې مرسته کوي.
3. د ټرین ټیسټ ویش:
- ډیټاسیټ تقسیم کړئ: ډیټاسیټ په ټریننګ سیټ او ټیسټ سیټ کې وویشئ. د روزنې سیټ د ریګریشن ماډل روزلو لپاره کارول کیږي ، پداسې حال کې چې د ازموینې سیټ د دې فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. د عام ویش تناسب 80:20 یا 70:30 دی، د ډیټاسیټ اندازې پورې اړه لري.
4. د ماډل روزنه:
- د راجستریشن الګوریتم غوره کړئ: د ستونزې پراساس یو مناسب ریګریشن الګوریتم غوره کړئ. مشهور انتخابونه شامل دي خطي ریګریشن، د پریکړې ونې، تصادفي ځنګلونه، یا د ویکتور ریګریشن ملاتړ کوي.
- ماډل ته روزنه ورکړئ: د روزنې ډیټا ته ټاکل شوي الګوریتم فټ کړئ. پدې کې د مطلوب پیرامیټونو موندل شامل دي چې د وړاندوینې او حقیقي ارزښتونو ترمینځ توپیر کموي.
5. د ماډل ارزونه:
- د ماډل فعالیت ارزونه: د ماډل د دقت ارزولو لپاره مناسب ارزونې میټریکونه وکاروئ لکه د اوسط مربع غلطی (MSE)، د ریټ معنی مربع غلطی (RMSE)، یا R-squared.
- ماډل ښه تنظیم کړئ: که د ماډل فعالیت د قناعت وړ نه وي ، د هایپرپرامیټرونو تنظیم کولو ته پام وکړئ یا د پایلو ښه کولو لپاره مختلف الګوریتمونه هڅه وکړئ.
6. وړاندوینه:
- د وړاندوینې ډیټاسیټ چمتو کړئ: یو نوی ډیټاسیټ رامینځته کړئ چې پکې تاریخي ډاټا او د وړاندوینې مطلوب افق شامل وي. د وړاندوینې افق په راتلونکي کې د وخت ګامونو شمیر ته اشاره کوي چې تاسو یې وړاندوینه کول غواړئ.
- ډیټاسیټونه ضم کړئ: اصلي ډیټاسیټ د وړاندوینې ډیټاسیټ سره یوځای کړئ ، ډاډ ترلاسه کړئ چې انحصاري متغیر د وړاندوینې شوي ارزښتونو لپاره صفر یا ځای لرونکي ته ټاکل شوی.
- وړاندوینې وکړئ: د وړاندوینې افق لپاره د ارزښتونو وړاندوینې لپاره روزل شوي ریګریشن ماډل وکاروئ. ماډل به د کره وړاندوینې رامینځته کولو لپاره د روزنې پرمهال زده شوي تاریخي معلومات او اړیکې وکاروي.
- ډیټاسیټ ته وړاندوینې اضافه کړئ: وړاندوینې شوي ارزښتونه د ډیټاسیټ پای ته ضمیمه کړئ ، د مناسب وخت مرحلو سره یې تنظیم کړئ.
7. لید او تحلیل:
- وړاندوینې لیدل: د وړاندوینو دقت د لید ارزولو لپاره د وړاندوینې ارزښتونو سره اصلي معلومات پلیټ کړئ. دا ګام د اصلي معلوماتو څخه د هر ډول نمونو یا انحراف په پیژندلو کې مرسته کوي.
- وړاندوینې تحلیل کړئ: د وړاندوینو دقت اندازه کولو لپاره اړونده احصایې یا میټریک محاسبه کړئ. وړاندوینه شوي ارزښتونه د اصلي ارزښتونو سره پرتله کړئ ترڅو د ماډل فعالیت مشخص کړي.
د ریګریشن وړاندوینې لپاره د ډیټا سیټ په پای کې د وړاندوینو اضافه کول د معلوماتو چمتو کول ، د فیچر انجینرۍ ، د ټیسټ ټیسټ تقسیم ، د ماډل روزنه ، د ماډل ارزونه ، او په پای کې وړاندوینه شامله ده. د دې ګامونو په تعقیب، موږ کولی شو په Python کې د ریګریشن تخنیکونو په کارولو سره دقیق وړاندوینې پیدا کړو.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه:
- د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) څه شی دی؟
- ایا د K نږدې ګاونډیانو الګوریتم د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی؟
- ایا د SVM روزنې الګوریتم معمولا د بائنری خطي کټګوري په توګه کارول کیږي؟
- ایا د ریګریشن الګوریتمونه د دوامداره معلوماتو سره کار کولی شي؟
- آیا خطي ریګریشن په ځانګړې توګه د اندازه کولو لپاره مناسب دی؟
- د ډیټا پوائنټونو د کثافت پراساس د ډینامیک بینډ ویت شفټ معنی څنګه د بینډ ویت پیرامیټر په مناسب ډول تنظیموي؟
- د منځني شفټ متحرک بینډ ویت پلي کولو کې د فیچر سیټونو ته د وزن ټاکلو هدف څه دی؟
- د نوي وړانګو ارزښت څنګه د منځنۍ بدلون متحرک بینډ ویت طریقې کې ټاکل کیږي؟
- د منځنۍ بدلون متحرک بینډ ویت طریقه څنګه د ریډیس سخت کوډ کولو پرته په سمه توګه د سینټروایډونو موندلو اداره کوي؟
- په منځني شفټ الګوریتم کې د ثابت وړانګو کارولو محدودیت څه دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/MLP ماشین زده کړه کې د Python سره وګورئ