Prosessen med å legge til prognoser på slutten av et datasett for regresjonsprognoser involverer flere trinn som tar sikte på å generere nøyaktige spådommer basert på historiske data. Regresjonsprognoser er en teknikk innen maskinlæring som lar oss forutsi kontinuerlige verdier basert på forholdet mellom uavhengige og avhengige variabler. I denne sammenhengen vil vi diskutere hvordan du legger til prognoser på slutten av et datasett for regresjonsprognoser ved bruk av Python.
1. Dataforberedelse:
– Last inn datasettet: Begynn med å laste datasettet inn i et Python-miljø. Dette kan gjøres ved hjelp av biblioteker som pandaer eller numpy.
– Datautforskning: Forstå strukturen og egenskapene til datasettet. Identifiser den avhengige variabelen (den som skal predikeres) og de uavhengige variablene (de som brukes til prediksjon).
– Datarensing: Håndter manglende verdier, uteliggere eller andre datakvalitetsproblemer. Dette trinnet sikrer at datasettet er egnet for regresjonsanalyse.
2. Funksjonsteknikk:
– Identifiser relevante funksjoner: Velg de uavhengige variablene som har en betydelig innvirkning på den avhengige variabelen. Dette kan gjøres ved å analysere korrelasjonskoeffisienter eller domenekunnskap.
– Transform variabler: Om nødvendig, bruk transformasjoner som normalisering eller standardisering for å sikre at alle variabler er på samme skala. Dette trinnet hjelper deg med å oppnå bedre modellytelse.
3. Tog-testdeling:
– Del opp datasettet: Del opp datasettet i et treningssett og et testsett. Treningssettet brukes til å trene regresjonsmodellen, mens testsettet brukes til å evaluere ytelsen. Et vanlig delforhold er 80:20 eller 70:30, avhengig av datasettstørrelsen.
4. Modellopplæring:
– Velg en regresjonsalgoritme: Velg en passende regresjonsalgoritme basert på det aktuelle problemet. Populære valg inkluderer lineær regresjon, beslutningstrær, tilfeldige skoger eller støtte vektorregresjon.
– Tren modellen: Tilpass den valgte algoritmen til treningsdataene. Dette innebærer å finne de optimale parameterne som minimerer forskjellen mellom de predikerte og faktiske verdiene.
5. Modellevaluering:
– Evaluer modellytelse: Bruk passende evalueringsberegninger som gjennomsnittlig kvadratfeil (MSE), rotmiddelkvadratfeil (RMSE) eller R-kvadrat for å vurdere modellens nøyaktighet.
– Finjuster modellen: Hvis modellens ytelse ikke er tilfredsstillende, bør du vurdere å justere hyperparametre eller prøve forskjellige algoritmer for å forbedre resultatene.
6. Prognose:
– Forbered prognosedatasettet: Lag et nytt datasett som inkluderer de historiske dataene og ønsket prognosehorisont. Prognosehorisonten refererer til antall tidstrinn inn i fremtiden du ønsker å forutsi.
– Slå sammen datasett: Kombiner det originale datasettet med prognosedatasettet, og sørg for at den avhengige variabelen er satt til null eller en plassholder for prognoseverdiene.
– Gjør spådommer: Bruk den trente regresjonsmodellen til å forutsi verdiene for prognosehorisonten. Modellen vil bruke de historiske dataene og relasjonene som er lært under trening for å generere nøyaktige prognoser.
– Legg til prognoser til datasettet: Legg til prognoseverdiene på slutten av datasettet, og juster dem med de riktige tidstrinnene.
7. Visualisering og analyse:
– Visualiser prognosene: Plott de originale dataene sammen med prognoseverdiene for å visuelt vurdere nøyaktigheten til spådommene. Dette trinnet hjelper med å identifisere eventuelle mønstre eller avvik fra de faktiske dataene.
– Analyser prognosene: Beregn relevant statistikk eller beregninger for å måle nøyaktigheten til prognosene. Sammenlign de anslåtte verdiene med de faktiske verdiene for å bestemme modellens ytelse.
Å legge til prognoser på slutten av et datasett for regresjonsprognose involverer dataforberedelse, funksjonsutvikling, tog-testdeling, modelltrening, modellevaluering og til slutt prognoser. Ved å følge disse trinnene kan vi generere nøyaktige spådommer ved å bruke regresjonsteknikker i Python.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/MLP maskinlæring med Python:
- Hva er Support Vector Machine (SVM)?
- Er K nærmeste nabo-algoritmen godt egnet for å bygge trenerbare maskinlæringsmodeller?
- Er SVM treningsalgoritme ofte brukt som en binær lineær klassifisering?
- Kan regresjonsalgoritmer fungere med kontinuerlige data?
- Er lineær regresjon spesielt godt egnet for skalering?
- Hvordan betyr skift dynamisk båndbredde tilpasset båndbreddeparameteren basert på tettheten til datapunktene?
- Hva er hensikten med å tildele vekter til funksjonssett i implementeringen av gjennomsnittlig skift dynamisk båndbredde?
- Hvordan bestemmes den nye radiusverdien i den dynamiske båndbreddemetoden for gjennomsnittlig skift?
- Hvordan håndterer den dynamiske båndbreddetilnærmingen med gjennomsnittlig skift å finne centroider riktig uten å hardkode radiusen?
- Hva er begrensningen ved å bruke en fast radius i middelforskyvningsalgoritmen?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/MLP Machine Learning with Python