Працэс дадання прагнозаў у канцы набору даных для рэгрэсійнага прагназавання ўключае ў сябе некалькі этапаў, накіраваных на стварэнне дакладных прагнозаў на аснове гістарычных даных. Рэгрэсійнае прагназаванне - гэта метад машыннага навучання, які дазваляе прагназаваць бесперапынныя значэнні на аснове ўзаемасувязі паміж незалежнымі і залежнымі зменнымі. У гэтым кантэксце мы абмяркуем, як дадаць прагнозы ў канцы набору даных для рэгрэсійнага прагназавання з дапамогай Python.
1. Падрыхтоўка дадзеных:
– Загрузіце набор даных: пачніце з загрузкі набору даных у асяроддзе Python. Гэта можна зрабіць з дапамогай такіх бібліятэк, як pandas або numpy.
– Даследаванне даных: зразумейце структуру і характарыстыкі набору даных. Вызначце залежную зменную (тую, якую трэба прагназаваць) і незалежныя зменныя (тыя, якія выкарыстоўваюцца для прагназавання).
– Ачыстка даных: апрацоўвайце адсутныя значэнні, выкіды або любыя іншыя праблемы з якасцю даных. Гэты крок гарантуе, што набор даных падыходзіць для рэгрэсійнага аналізу.
2. Распрацоўка функцый:
– Вызначэнне адпаведных функцый: Выберыце незалежныя зменныя, якія аказваюць істотны ўплыў на залежную зменную. Гэта можа быць зроблена шляхам аналізу каэфіцыентаў карэляцыі або ведаў прадметнай вобласці.
– Пераўтварэнне зменных: пры неабходнасці прымяніце пераўтварэнні, такія як нармалізацыя або стандартызацыя, каб пераканацца, што ўсе зменныя знаходзяцца ў аднолькавым маштабе. Гэты крок дапамагае дасягнуць лепшай прадукцыйнасці мадэлі.
3. Тэставы спліт:
– Падзяліць набор даных: падзяліць набор даных на набор для навучання і набор для тэставання. Навучальны набор выкарыстоўваецца для навучання рэгрэсійнай мадэлі, а тэставы набор выкарыстоўваецца для ацэнкі яе прадукцыйнасці. Звычайнае суадносіны падзелу складае 80:20 або 70:30, у залежнасці ад памеру набору даных.
4. Мадэль Навучанне:
– Выберыце алгарытм рэгрэсіі: абярыце адпаведны алгарытм рэгрэсіі ў залежнасці ад разгляданай праблемы. Папулярныя варыянты ўключаюць лінейную рэгрэсію, дрэвы рашэнняў, выпадковыя лясы або рэгрэсію дапаможнага вектара.
– Навучыць мадэль: падганяць абраны алгарытм да дадзеных навучання. Гэта прадугледжвае пошук аптымальных параметраў, якія мінімізуюць розніцу паміж прагназаванымі і фактычнымі значэннямі.
5. Ацэнка мадэлі:
– Ацэнка прадукцыйнасці мадэлі: выкарыстоўвайце адпаведныя паказчыкі ацэнкі, такія як сярэднеквадратычная памылка (MSE), сярэднеквадратычная памылка (RMSE) або R-квадрат, каб ацаніць дакладнасць мадэлі.
– Дакладная налада мадэлі: калі прадукцыйнасць мадэлі не задавальняе, падумайце аб карэкціроўцы гіперпараметраў або паспрабуйце розныя алгарытмы для паляпшэння вынікаў.
6. Прагназаванне:
– Падрыхтуйце набор даных прагназавання: Стварыце новы набор даных, які ўключае гістарычныя даныя і патрэбны гарызонт прагназавання. Гарызонт прагнозу адносіцца да колькасці часовых крокаў у будучыню, якія вы хочаце прадказаць.
– Аб'яднаць наборы даных: аб'яднаць зыходны набор даных з наборам даных прагназавання, пераканаўшыся, што залежная зменная мае значэнне нуль або запаўняльнік для прагназуемых значэнняў.
– Рабіце прагнозы: выкарыстоўвайце падрыхтаваную мадэль рэгрэсіі для прагназавання значэнняў для прагнознага гарызонту. Для стварэння дакладных прагнозаў мадэль будзе выкарыстоўваць гістарычныя даныя і ўзаемасувязі, атрыманыя падчас навучання.
– Дадайце прагнозы ў набор даных: дадайце прагназаваныя значэнні ў канец набору даных, супаставіўшы іх з адпаведнымі часавымі крокамі.
7. Візуалізацыя і аналіз:
– Візуалізуйце прагнозы: нанясіце зыходныя дадзеныя разам з прагназуемымі значэннямі, каб візуальна ацаніць дакладнасць прагнозаў. Гэты крок дапамагае выявіць любыя заканамернасці або адхіленні ад фактычных даных.
– Аналізуйце прагнозы: разлічыце адпаведную статыстыку або паказчыкі для вымярэння дакладнасці прагнозаў. Параўнайце прагназаваныя значэнні з фактычнымі, каб вызначыць прадукцыйнасць мадэлі.
Даданне прагнозаў у канцы набору даных для рэгрэсійнага прагназавання ўключае падрыхтоўку даных, распрацоўку функцый, раздзяленне тэставання, навучанне мадэлі, ацэнку мадэлі і, нарэшце, прагназаванне. Выконваючы гэтыя крокі, мы можам ствараць дакладныя прагнозы з дапамогай метадаў рэгрэсіі ў Python.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/MLP Машыннае навучанне з Python:
- Што такое машына апорнага вектара (SVM)?
- Ці добра падыходзіць алгарытм K бліжэйшых суседзяў для стварэння мадэляў машыннага навучання, якія можна навучыць?
- Ці звычайна алгарытм навучання SVM выкарыстоўваецца ў якасці двайковага лінейнага класіфікатара?
- Ці могуць алгарытмы рэгрэсіі працаваць з бесперапыннымі дадзенымі?
- Лінейная рэгрэсія асабліва добра падыходзіць для маштабавання?
- Як дынамічная прапускная здольнасць са зрушэннем сярэдняга значэння адаптыўна наладжвае параметр паласы прапускання на аснове шчыльнасці кропак даных?
- Якая мэта прысваення вагі наборам функцый у рэалізацыі дынамічнай паласы прапускання сярэдняга зруху?
- Як вызначаецца новае значэнне радыуса ў падыходзе да дынамічнай прапускной здольнасці сярэдняга зруху?
- Як падыход дынамічнай прапускной здольнасці сярэдняга зруху апрацоўвае правільны пошук цэнтраідаў без жорсткага кадавання радыуса?
- Якое абмежаванне выкарыстання фіксаванага радыуса ў алгарытме сярэдняга зруху?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/MLP Machine Learning with Python