چگونه مقیاس گذاری ویژگی های ورودی می تواند عملکرد مدل های رگرسیون خطی را بهبود بخشد؟
مقیاس گذاری ویژگی های ورودی می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل های رگرسیون خطی را از چند طریق بهبود بخشد. در این پاسخ، دلایل این بهبود را بررسی خواهیم کرد و توضیح مفصلی در مورد مزایای مقیاس بندی ارائه خواهیم داد. رگرسیون خطی یک الگوریتم پرکاربرد در یادگیری ماشین برای پیشبینی مقادیر پیوسته بر اساس ویژگیهای ورودی است.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان
برخی از تکنیکهای رایج مقیاسبندی موجود در پایتون چیست و چگونه میتوان آنها را با استفاده از کتابخانه 'scikit-learn' اعمال کرد؟
مقیاس بندی یک مرحله پیش پردازش مهم در یادگیری ماشین است، زیرا به استاندارد کردن ویژگی های یک مجموعه داده کمک می کند. در پایتون، چندین تکنیک مقیاسبندی رایج وجود دارد که میتوان آنها را با استفاده از کتابخانه 'scikit-learn' اعمال کرد. این تکنیکها شامل استانداردسازی، مقیاسبندی حداقل حداکثر و مقیاسبندی قوی است. استانداردسازی، همچنین به عنوان عادی سازی امتیاز z شناخته می شود، این داده ها را تبدیل می کند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان
هدف از مقیاس گذاری در یادگیری ماشینی چیست و چرا اهمیت دارد؟
مقیاسگذاری در یادگیری ماشینی به فرآیند تبدیل ویژگیهای یک مجموعه داده به یک محدوده ثابت اشاره دارد. این یک مرحله پیش پردازش ضروری است که هدف آن عادی سازی داده ها و آوردن آنها به یک قالب استاندارد است. هدف از مقیاس بندی این است که اطمینان حاصل شود که همه ویژگی ها در طول فرآیند یادگیری اهمیت یکسانی دارند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان
چگونه میتوانیم یک طبقهبندیکننده آموزشدیده در پایتون را با استفاده از ماژول «ترشی» ترشی کنیم؟
برای ترشی کردن یک طبقهبندیکننده آموزشدیده در پایتون با استفاده از ماژول «ترشی»، میتوانیم چند مرحله ساده را دنبال کنیم. Pickling به ما این امکان را می دهد که یک شی را سریال کنیم و آن را در یک فایل ذخیره کنیم، که سپس می تواند بارگذاری شود و بعدا استفاده شود. این به ویژه زمانی مفید است که بخواهیم یک مدل یادگیری ماشینی آموزش دیده را ذخیره کنیم، مانند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان
ترشی در زمینه یادگیری ماشین با پایتون چیست و چرا مفید است؟
Pickling، در زمینه یادگیری ماشین با پایتون، به فرآیند سریالسازی و سریالزدایی اشیاء پایتون به و از یک جریان بایت اشاره دارد. این به ما امکان می دهد وضعیت یک شی را در یک فایل ذخیره کنیم یا آن را از طریق یک شبکه انتقال دهیم و سپس وضعیت شی را در زمان دیگری بازیابی کنیم. اسید شویی
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان