فرآیند افزودن پیشبینیها در انتهای یک مجموعه داده برای پیشبینی رگرسیون شامل چندین مرحله است که هدف آن تولید پیشبینیهای دقیق بر اساس دادههای تاریخی است. پیشبینی رگرسیون تکنیکی در یادگیری ماشینی است که به ما امکان میدهد مقادیر پیوسته را بر اساس رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته پیشبینی کنیم. در این زمینه، نحوه افزودن پیشبینیها در انتهای یک مجموعه داده برای پیشبینی رگرسیون با استفاده از پایتون را مورد بحث قرار خواهیم داد.
1. آماده سازی داده ها:
– بارگذاری مجموعه داده: با بارگیری مجموعه داده در محیط پایتون شروع کنید. این کار را می توان با استفاده از کتابخانه هایی مانند پانداها یا numpy انجام داد.
- کاوش داده ها: ساختار و ویژگی های مجموعه داده را درک کنید. متغیرهای وابسته (که باید پیش بینی شود) و متغیرهای مستقل (آنهایی که برای پیش بینی استفاده می شوند) را شناسایی کنید.
– پاکسازی داده ها: مقادیر از دست رفته، نقاط دورافتاده، یا سایر مشکلات کیفیت داده را مدیریت کنید. این مرحله تضمین می کند که مجموعه داده برای تحلیل رگرسیون مناسب است.
2. مهندسی ویژگی:
– شناسایی ویژگی های مرتبط: متغیرهای مستقلی را انتخاب کنید که تأثیر قابل توجهی بر متغیر وابسته دارند. این را می توان با تجزیه و تحلیل ضرایب همبستگی یا دانش حوزه انجام داد.
– متغیرهای تبدیل: در صورت لزوم، تغییراتی مانند عادی سازی یا استانداردسازی را اعمال کنید تا اطمینان حاصل شود که همه متغیرها در مقیاس مشابهی هستند. این مرحله به دستیابی به عملکرد بهتر مدل کمک می کند.
3. تقسیم قطار-تست:
– تقسیم مجموعه داده: مجموعه داده را به یک مجموعه آموزشی و یک مجموعه آزمایشی تقسیم کنید. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل رگرسیون استفاده می شود، در حالی که مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد آن استفاده می شود. یک نسبت تقسیم رایج بسته به اندازه مجموعه داده 80:20 یا 70:30 است.
4. آموزش مدل:
– انتخاب یک الگوریتم رگرسیون: الگوریتم رگرسیون مناسب را بر اساس مسئله مورد نظر انتخاب کنید. انتخاب های رایج شامل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، جنگل های تصادفی یا رگرسیون بردار پشتیبان است.
– آموزش مدل: الگوریتم انتخاب شده را بر روی داده های آموزشی قرار دهید. این شامل یافتن پارامترهای بهینه است که تفاوت بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی را به حداقل می رساند.
5. ارزیابی مدل:
- ارزیابی عملکرد مدل: از معیارهای ارزیابی مناسب مانند میانگین مربعات خطا (MSE)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) یا R-squared برای ارزیابی دقت مدل استفاده کنید.
- تنظیم دقیق مدل: اگر عملکرد مدل رضایت بخش نیست، تنظیم فراپارامترها یا امتحان الگوریتم های مختلف برای بهبود نتایج را در نظر بگیرید.
6. پیش بینی:
– آماده سازی مجموعه داده های پیش بینی: یک مجموعه داده جدید ایجاد کنید که شامل داده های تاریخی و افق پیش بینی مورد نظر است. افق پیش بینی به تعداد گام های زمانی در آینده ای که می خواهید پیش بینی کنید اشاره دارد.
– ادغام مجموعههای داده: مجموعه داده اصلی را با مجموعه دادههای پیشبینی ترکیب کنید، اطمینان حاصل کنید که متغیر وابسته صفر یا یک مکان نگهدار برای مقادیر پیشبینیشده تنظیم شده است.
- پیش بینی کنید: از مدل رگرسیون آموزش دیده برای پیش بینی مقادیر برای افق پیش بینی استفاده کنید. این مدل از داده های تاریخی و روابط آموخته شده در طول آموزش برای ایجاد پیش بینی های دقیق استفاده می کند.
– افزودن پیشبینیها به مجموعه دادهها: مقادیر پیشبینیشده را به انتهای مجموعه داده اضافه کنید و آنها را با مراحل زمانی مناسب تراز کنید.
7. تجسم و تجزیه و تحلیل:
- تجسم پیش بینی ها: داده های اصلی را به همراه مقادیر پیش بینی شده ترسیم کنید تا صحت پیش بینی ها را به صورت بصری ارزیابی کنید. این مرحله به شناسایی هر گونه الگو یا انحراف از داده های واقعی کمک می کند.
- پیش بینی ها را تجزیه و تحلیل کنید: برای اندازه گیری دقت پیش بینی ها، آمار یا معیارهای مربوطه را محاسبه کنید. برای تعیین عملکرد مدل، مقادیر پیش بینی شده را با مقادیر واقعی مقایسه کنید.
افزودن پیشبینیها در انتهای مجموعه داده برای پیشبینی رگرسیون شامل آمادهسازی دادهها، مهندسی ویژگی، تقسیم آزمون قطار، آموزش مدل، ارزیابی مدل و در نهایت، پیشبینی است. با دنبال کردن این مراحل، میتوانیم پیشبینیهای دقیقی را با استفاده از تکنیکهای رگرسیون در پایتون ایجاد کنیم.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون:
- ماشین بردار پشتیبان (SVM) چیست؟
- آیا الگوریتم K نزدیکترین همسایه ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است؟
- آیا الگوریتم آموزشی SVM معمولاً به عنوان یک طبقه بندی خطی باینری استفاده می شود؟
- آیا الگوریتم های رگرسیون می توانند با داده های پیوسته کار کنند؟
- آیا رگرسیون خطی به ویژه برای مقیاس بندی مناسب است؟
- چگونه Mean Shift dynamic Width به طور تطبیقی پارامتر پهنای باند را بر اساس چگالی نقاط داده تنظیم می کند؟
- هدف از تخصیص وزن به مجموعه ویژگی ها در اجرای پهنای باند پویا شیفت میانگین چیست؟
- چگونه مقدار شعاع جدید در رویکرد پهنای باند پویا تغییر میانگین تعیین می شود؟
- رویکرد پهنای باند پویا تغییر میانگین چگونه میتواند به درستی مرکزها را بدون کدگذاری سخت شعاع پیدا کند؟
- محدودیت استفاده از شعاع ثابت در الگوریتم تغییر میانگین چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش ماشینی EITC/AI/MLP با پایتون مشاهده کنید