תהליך הוספת תחזיות בסוף מערך נתונים עבור חיזוי רגרסיה כרוך במספר שלבים שמטרתם ליצור תחזיות מדויקות על סמך נתונים היסטוריים. חיזוי רגרסיה היא טכניקה בתוך למידת מכונה המאפשרת לנו לחזות ערכים מתמשכים על סמך הקשר בין משתנים בלתי תלויים ותלויים. בהקשר זה, נדון כיצד להוסיף תחזיות בסוף מערך נתונים עבור חיזוי רגרסיה באמצעות Python.
1. הכנת נתונים:
- טען את מערך הנתונים: התחל בטעינת מערך הנתונים לתוך סביבת Python. ניתן לעשות זאת באמצעות ספריות כגון פנדה או numpy.
– חקר נתונים: הבן את המבנה והמאפיינים של מערך הנתונים. זהה את המשתנה התלוי (זה שיש לחזות) ואת המשתנים הבלתי תלויים (אלה המשמשים לניבוי).
- ניקוי נתונים: טפל בערכים חסרים, חריגים או כל בעיה אחרת של איכות הנתונים. שלב זה מבטיח שמערך הנתונים מתאים לניתוח רגרסיה.
2. הנדסת תכונות:
– זיהוי מאפיינים רלוונטיים: בחר את המשתנים הבלתי תלויים שיש להם השפעה משמעותית על המשתנה התלוי. ניתן לעשות זאת על ידי ניתוח מקדמי מתאם או ידע בתחום.
– טרנספורמציה משתנים: במידת הצורך, החל טרנספורמציות כגון נורמליזציה או סטנדרטיזציה כדי להבטיח שכל המשתנים יהיו בקנה מידה דומה. שלב זה מסייע בהשגת ביצועי מודל טובים יותר.
3. פיצול רכבת-מבחן:
– פיצול מערך הנתונים: חלקו את מערך הנתונים לסט הדרכה וערכת בדיקות. מערך האימונים משמש לאימון מודל הרגרסיה, בעוד מערך הבדיקות משמש להערכת ביצועיו. יחס פיצול נפוץ הוא 80:20 או 70:30, תלוי בגודל מערך הנתונים.
4. אימון מודלים:
– בחר אלגוריתם רגרסיה: בחר אלגוריתם רגרסיה מתאים על סמך הבעיה. אפשרויות פופולריות כוללות רגרסיה ליניארית, עצי החלטה, יערות אקראיים או תמיכה ברגרסיה וקטורית.
- אימון המודל: התאם את האלגוריתם הנבחר לנתוני האימון. זה כרוך במציאת הפרמטרים האופטימליים הממזערים את ההבדל בין הערכים החזויים לערכים בפועל.
5. הערכת מודל:
– הערכת ביצועי המודל: השתמש במדדי הערכה מתאימים כגון שגיאה ממוצעת בריבוע (MSE), שגיאה ממוצעת בריבוע שורש (RMSE), או ריבוע R כדי להעריך את דיוק המודל.
- כוונן את המודל: אם ביצועי המודל אינם משביעי רצון, שקול להתאים את הפרמטרים של היפר או לנסות אלגוריתמים שונים כדי לשפר את התוצאות.
6. חיזוי:
– הכן את מערך החיזוי: צור מערך נתונים חדש הכולל את הנתונים ההיסטוריים ואת אופק התחזית הרצוי. אופק התחזית מתייחס למספר שלבי הזמן לעתיד שברצונך לחזות.
– מיזוג מערכי נתונים: שלב את מערך הנתונים המקורי עם מערך הנתונים החיזוי, וודא שהמשתנה התלוי מוגדר ל-null או מציין מיקום עבור הערכים החזויים.
- בצע תחזיות: השתמש במודל הרגרסיה המאומן כדי לחזות את הערכים עבור אופק התחזית. המודל ינצל את הנתונים ההיסטוריים והקשרים שנלמדו במהלך האימון כדי ליצור תחזיות מדויקות.
– הוסף תחזיות למערך הנתונים: הוסף את הערכים החזויים לסוף מערך הנתונים, ויישר אותם עם שלבי הזמן המתאימים.
7. ויזואליזציה וניתוח:
- הדמיין את התחזיות: צייר את הנתונים המקוריים יחד עם הערכים החזויים כדי להעריך חזותית את הדיוק של התחזיות. שלב זה מסייע בזיהוי כל דפוסים או חריגות מהנתונים בפועל.
- נתח את התחזיות: חשב סטטיסטיקה או מדדים רלוונטיים כדי למדוד את הדיוק של התחזיות. השווה את הערכים החזויים עם הערכים בפועל כדי לקבוע את ביצועי המודל.
הוספת תחזיות בסוף מערך נתונים עבור חיזוי רגרסיה כרוכה בהכנת נתונים, הנדסת תכונה, פיצול מבחן רכבת, אימון מודלים, הערכת מודל ולבסוף, חיזוי. על ידי ביצוע שלבים אלה, נוכל ליצור תחזיות מדויקות באמצעות טכניקות רגרסיה ב- Python.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון:
- מהי מכונת התמיכה וקטור (SVM)?
- האם אלגוריתם השכנים הקרובים ביותר K מתאים לבניית מודלים של למידת מכונה הניתנים לאימון?
- האם אלגוריתם אימון SVM משמש בדרך כלל כמסווג ליניארי בינארי?
- האם אלגוריתמי רגרסיה יכולים לעבוד עם נתונים רציפים?
- האם רגרסיה לינארית מתאימה במיוחד לשינוי קנה מידה?
- מה המשמעות של שינוי רוחב פס דינמי להתאים בצורה אדפטיבית את פרמטר רוחב הפס בהתבסס על הצפיפות של נקודות הנתונים?
- מהי המטרה של הקצאת משקלים לקבוצות תכונות בהטמעת רוחב פס דינמי משמרת ממוצעת?
- כיצד נקבע ערך הרדיוס החדש בגישת רוחב הפס הדינמי של תזוזה ממוצעת?
- כיצד מטפלת גישת רוחב הפס הדינמי של שינוי ממוצע במציאת מרכזים בצורה נכונה ללא קידוד קשיח של הרדיוס?
- מהי המגבלה של שימוש ברדיוס קבוע באלגוריתם ההיסט הממוצע?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/MLP Machine Learning עם Python
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: נסיגה (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: חיזוי וחיזוי רגרסיה (עבור לנושא קשור)
- סקירת בחינה