Proces dodavanja predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje uključuje nekoliko koraka čiji je cilj generiranje točnih predviđanja na temelju povijesnih podataka. Regresijsko predviđanje je tehnika unutar strojnog učenja koja nam omogućuje predviđanje kontinuiranih vrijednosti na temelju odnosa između neovisnih i zavisnih varijabli. U ovom kontekstu, raspravljat ćemo o tome kako dodati predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje pomoću Pythona.
1. Priprema podataka:
– Učitajte skup podataka: Započnite učitavanjem skupa podataka u Python okruženje. To se može učiniti pomoću biblioteka kao što su pandas ili numpy.
– Istraživanje podataka: razumjeti strukturu i karakteristike skupa podataka. Identificirajte zavisnu varijablu (onu koju treba predvidjeti) i nezavisne varijable (one korištene za predviđanje).
– Čišćenje podataka: riješite nedostajuće vrijednosti, ekstremne vrijednosti ili bilo koje druge probleme s kvalitetom podataka. Ovaj korak osigurava da je skup podataka prikladan za regresijsku analizu.
2. Inženjering značajki:
– Identificirajte relevantne značajke: Odaberite nezavisne varijable koje imaju značajan utjecaj na zavisnu varijablu. To se može učiniti analizom koeficijenata korelacije ili znanja o domeni.
– Transformirajte varijable: ako je potrebno, primijenite transformacije poput normalizacije ili standardizacije kako biste osigurali da su sve varijable na sličnoj skali. Ovaj korak pomaže u postizanju boljih performansi modela.
3. Train-Test Split:
– Podijelite skup podataka: Podijelite skup podataka na skup za obuku i skup za testiranje. Skup za obuku koristi se za obuku regresijskog modela, dok se skup za testiranje koristi za procjenu njegove izvedbe. Uobičajeni omjer dijeljenja je 80:20 ili 70:30, ovisno o veličini skupa podataka.
4. Obuka modela:
– Odaberite regresijski algoritam: Odaberite odgovarajući regresijski algoritam na temelju problema. Popularni izbori uključuju linearnu regresiju, stabla odlučivanja, nasumične šume ili vektorsku regresiju podrške.
– Uvježbajte model: Prilagodite odabrani algoritam podacima uvježbavanja. To uključuje pronalaženje optimalnih parametara koji minimiziraju razliku između predviđenih i stvarnih vrijednosti.
5. Evaluacija modela:
– Procijenite izvedbu modela: Koristite odgovarajuće metrike procjene kao što su srednja kvadratna pogreška (MSE), korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) ili R-kvadrat za procjenu točnosti modela.
– Fino podesite model: Ako izvedba modela nije zadovoljavajuća, razmislite o prilagodbi hiperparametara ili isprobavanju različitih algoritama za poboljšanje rezultata.
6. Predviđanje:
– Pripremite skup podataka predviđanja: Stvorite novi skup podataka koji uključuje povijesne podatke i željeni horizont predviđanja. Horizont predviđanja odnosi se na broj vremenskih koraka u budućnost koje želite predvidjeti.
– Spajanje skupova podataka: Kombinirajte izvorni skup podataka sa skupom podataka predviđanja, osiguravajući da je zavisna varijabla postavljena na nulu ili rezervirano mjesto za predviđene vrijednosti.
– Napravite predviđanja: Koristite uvježbani regresijski model za predviđanje vrijednosti za horizont prognoze. Model će koristiti povijesne podatke i odnose naučene tijekom obuke za generiranje točnih prognoza.
– Dodajte prognoze skupu podataka: dodajte prognozirane vrijednosti na kraj skupa podataka, usklađujući ih s odgovarajućim vremenskim koracima.
7. Vizualizacija i analiza:
– Vizualizirajte predviđanja: iscrtajte izvorne podatke zajedno s predviđenim vrijednostima kako biste vizualno procijenili točnost predviđanja. Ovaj korak pomaže u prepoznavanju obrazaca ili odstupanja od stvarnih podataka.
– Analizirajte predviđanja: Izračunajte relevantne statistike ili metrike za mjerenje točnosti predviđanja. Usporedite predviđene vrijednosti sa stvarnim vrijednostima kako biste odredili izvedbu modela.
Dodavanje predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje uključuje pripremu podataka, inženjering značajki, podjelu testiranja vlaka, obuku modela, evaluaciju modela i konačno, predviđanje. Slijedeći ove korake, možemo generirati točna predviđanja koristeći regresijske tehnike u Pythonu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom:
- Što je Support Vector Machine (SVM)?
- Je li algoritam K najbližih susjeda prikladan za izgradnju modela strojnog učenja koji se mogu obučiti?
- Koristi li se SVM algoritam za obuku obično kao binarni linearni klasifikator?
- Mogu li regresijski algoritmi raditi s kontinuiranim podacima?
- Je li linearna regresija posebno prikladna za skaliranje?
- Kako dinamička propusnost srednjeg pomaka adaptivno prilagođava parametar propusnosti na temelju gustoće podatkovnih točaka?
- Koja je svrha dodjele težine skupovima značajki u implementaciji dinamičke propusnosti srednjeg pomaka?
- Kako se određuje nova vrijednost radijusa u pristupu dinamičke propusnosti srednjeg pomaka?
- Kako pristup dinamičke propusnosti srednjeg pomaka rješava ispravno pronalaženje težišta bez teškog kodiranja radijusa?
- Koje je ograničenje korištenja fiksnog radijusa u algoritmu srednjeg pomaka?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom