د تعیین کثافات (R-squared) د ازموینې انګیرنې په شرایطو کې څه اندازه کوي؟
د تعیین کثافات، چې د R-squared په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې د ماشین زده کړې کې د ازموینې انګیرنې په شرایطو کې کارول کیږي. دا د ریګریشن ماډل د فټ د ښه والي په اړه ارزښتناکه لیدونه وړاندې کوي او په انحصاري متغیر کې د توپیر تناسب ارزولو کې مرسته کوي کوم چې د خپلواک متغیر لخوا تشریح کیدی شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د ازموینې انګیرنې, د ازموینې بیاکتنه
د 0 د تعیین ضمیمه د معلوماتو په سمبالولو کې د یوې کرښې دقت په اړه څه څرګندوي؟
د تعیین کثافات، چې د R^2 په توګه پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې د لیدل شوي ډاټا لپاره د ریګریشن ماډل د مناسبتیا ارزونه کوي. دا په انحصاري متغیر کې د توپیر تناسب څرګندوي چې په ماډل کې د خپلواک متغیرونو لخوا تشریح کیدی شي. R^2 د 0 او 1 ترمنځ رینج لري، چیرته چې 0
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, برنامې R مربع, د ازموینې بیاکتنه
R-squared څنګه په Python کې د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي؟
R-squared، چې د تعیین کفایت په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې په Python کې د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. دا یوه نښه وړاندې کوي چې د ماډل وړاندوینې د لیدل شوي معلوماتو سره څومره مناسب دي. دا اندازه په پراخه کچه د ریګریشن تحلیل کې کارول کیږي ترڅو د ماډل د فټ ښه والی ارزونه وکړي. ته
R-squared څنګه محاسبه کیږي او دا څه استازیتوب کوي؟
R-squared، چې د تعیین کفایت په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې د ریګریشن تحلیل کې کارول کیږي ترڅو د لیدل شوي ډاټا سره د ماډل مناسبیت ارزونه وکړي. دا په انحصاري متغیر کې د توپیر تناسب ته ارزښتناکه لید وړاندې کوي کوم چې په ماډل کې د خپلواک متغیرونو لخوا تشریح کیدی شي. په
د لوړ R-مربع ارزښت د ډیټا لپاره د ماډل مناسب کولو په اړه څه څرګندوي؟
د لوړ R-مربع ارزښت د ماشین زده کړې په ساحه کې ډیټا ته د ماډل قوي فټ په ګوته کوي. R-squared، چې د تعیین کوفیفینټ په نوم هم یادیږي، یو احصایوي اندازه ده چې په انحصاري متغیر کې د تغیر تناسب اندازه کوي چې د ریګریشن ماډل کې د خپلواک متغیرونو څخه وړاندوینه کیږي. دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د مربع تیوري, د ازموینې بیاکتنه
مربع غلطي څنګه د R-squared تیوري په شرایطو کې محاسبه کیږي؟
د R-squared تیورۍ په شرایطو کې، مربع غلطی یو کلیدي اندازه ده چې د ریګریشن ماډل د فټ د ښه والي ارزولو لپاره کارول کیږي. دا د ماډل اټکل شوي ارزښتونو او ریښتیني لیدل شوي ارزښتونو ترمنځ توپیر اندازه کوي. د مربع غلطۍ محاسبه د هرې وړاندوینې ارزښت او د هغې اړونده ترمینځ توپیر اخیستل شامل دي
په خطي ریګریشن کې غوره فټ کرښه څنګه ښودل کیږي؟
د ماشین زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د ریګریشن تحلیل په ساحه کې، غوره فټ لاین یو بنسټیز مفهوم دی چې د انحصار متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کولو لپاره کارول کیږي. دا یو مستقیم کرښه ده چې د کرښې او د لیدل شوي ډیټا پوائنټونو ترمنځ ټول فاصله کموي. تر ټولو مناسب
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, په رجعت پوهیدل, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د خطي ریګریشن هدف څه دی؟
خطي ریګریشن د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې د متغیرونو ترمنځ د اړیکو په پوهیدو او وړاندوینې کې مهم رول لوبوي. دا په پراخه کچه د ریګریشن تحلیل لپاره کارول کیږي، کوم چې د انحصار متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کول شامل دي. د ماشین زده کړې کې د خطي ریګریشن هدف اټکل کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, په رجعت پوهیدل, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې په محورونو کې نیټې شاملې کړئ کله چې ګراف رامینځته کړئ ترڅو د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې کې وړاندوینې شوي ډیټا لیدلو لپاره؟
کله چې د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې کې د وړاندوینې شوي ډیټا لیدو لپاره ګراف رامینځته کړئ ، نو دا خورا مهم دي چې نیټې په محورونو کې شامل کړئ. دا عمل د پام وړ اهمیت لري ځکه چې دا وړاندې شوي ډیټا ته لنډمهاله شرایط چمتو کوي، د وخت په تیریدو سره د رجحاناتو، نمونو او اړیکو هر اړخیز پوهاوی اسانه کوي. په یوځای کولو سره
د ریګریشن وړاندوینې لپاره د ډیټاسیټ په پای کې د وړاندوینو اضافه کولو پروسه څه ده؟
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. په دې برخه کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار وړاندوینه کول او وړاندوینه کول, د ازموینې بیاکتنه