Proces dodavanja predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje uključuje nekoliko koraka koji imaju za cilj generiranje tačnih predviđanja na osnovu historijskih podataka. Regresijsko predviđanje je tehnika unutar mašinskog učenja koja nam omogućava da predvidimo kontinuirane vrijednosti na osnovu odnosa između nezavisnih i zavisnih varijabli. U ovom kontekstu, razgovarat ćemo o tome kako dodati prognoze na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje koristeći Python.
1. Priprema podataka:
– Učitajte skup podataka: Počnite učitavanjem skupa podataka u Python okruženje. Ovo se može učiniti pomoću biblioteka kao što su pandas ili numpy.
– Istraživanje podataka: Razumjeti strukturu i karakteristike skupa podataka. Identifikujte zavisnu varijablu (onu koju treba predvideti) i nezavisne varijable (one koje se koriste za predviđanje).
– Čišćenje podataka: Rukovati nedostajućim vrijednostima, izvanrednim vrijednostima ili bilo kojim drugim problemima s kvalitetom podataka. Ovaj korak osigurava da je skup podataka prikladan za regresijsku analizu.
2. Inženjering karakteristika:
– Identifikujte relevantne karakteristike: Odaberite nezavisne varijable koje imaju značajan uticaj na zavisnu varijablu. Ovo se može uraditi analizom koeficijenata korelacije ili znanja o domenu.
– Transformirajte varijable: Ako je potrebno, primijenite transformacije kao što su normalizacija ili standardizacija 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 se koristi za obuku regresijskog modela, dok se skup za testiranje koristi za procjenu njegove performanse. Uobičajeni omjer podjele je 80:20 ili 70:30, ovisno o veličini skupa podataka.
4. Obuka modela:
– Odaberite regresijski algoritam: Odaberite odgovarajući algoritam regresije na osnovu problema koji se nalazi. Popularni izbori uključuju linearnu regresiju, stabla odlučivanja, slučajne šume ili regresiju vektora podrške.
– Obučite model: Prilagodite odabrani algoritam podacima obuke. Ovo uključuje pronalaženje optimalnih parametara koji minimiziraju razliku između predviđenih i stvarnih vrijednosti.
5. Procjena modela:
– Procijenite performanse modela: Koristite odgovarajuće metrike evaluacije kao što su srednja kvadratna greška (MSE), korijen srednje kvadratne greške (RMSE) ili R-kvadrat da biste procijenili tačnost modela.
– Fino podesite model: Ako performanse modela nisu zadovoljavajuće, razmislite o prilagođavanju hiperparametara ili isprobavanju različitih algoritama kako biste poboljšali rezultate.
6. Predviđanje:
– Pripremite skup podataka za predviđanje: Kreirajte novi skup podataka koji uključuje historijske podatke i željeni horizont prognoze. Horizont prognoze se odnosi na broj vremenskih koraka u budućnost koji želite da predvidite.
– Spoji skupove podataka: Kombinirajte originalni skup podataka sa skupom podataka predviđanja, osiguravajući da je zavisna varijabla postavljena na null ili na čuvar mjesta za predviđene vrijednosti.
– Napravite predviđanja: Koristite obučeni regresijski model da predvidite vrijednosti za horizont prognoze. Model će koristiti istorijske podatke i odnose naučene tokom treninga za generiranje tačnih prognoza.
– Dodajte prognoze skupu podataka: Dodajte predviđene vrijednosti na kraj skupa podataka, poravnavajući ih s odgovarajućim vremenskim koracima.
7. Vizuelizacija i analiza:
– Vizualizirajte prognoze: iscrtajte originalne podatke zajedno sa predviđenim vrijednostima kako biste vizualno procijenili tačnost predviđanja. Ovaj korak pomaže u identifikaciji bilo kakvih obrazaca ili odstupanja od stvarnih podataka.
– Analizirajte prognoze: Izračunajte relevantne statistike ili metrike za mjerenje tačnosti prognoza. Uporedite predviđene vrednosti sa stvarnim vrednostima da biste odredili performanse modela.
Dodavanje predviđanja na kraju skupa podataka za regresijsko predviđanje uključuje pripremu podataka, inženjering karakteristika, podjelu vlak-testova, obuku modela, evaluaciju modela i konačno predviđanje. Prateći ove korake, možemo generirati precizna predviđanja koristeći tehnike regresije u Pythonu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/MLP mašinsko učenje sa Pythonom:
- Šta je mašina vektora podrške (SVM)?
- Da li je algoritam K najbližih susjeda dobro prikladan za izgradnju modela mašinskog učenja koji se može obučiti?
- Da li se SVM algoritam za obuku obično koristi kao binarni linearni klasifikator?
- Mogu li algoritmi regresije raditi s kontinuiranim podacima?
- Da li je linearna regresija posebno pogodna za skaliranje?
- Kako znači pomak dinamičkog propusnog opsega prilagodljivo prilagoditi parametar širine pojasa na osnovu gustine podataka?
- Koja je svrha dodjeljivanja pondera skupovima karakteristika u implementaciji dinamičkog propusnog opsega srednjeg pomaka?
- Kako se nova vrijednost radijusa određuje u pristupu dinamičkog propusnog opsega srednjeg pomaka?
- Kako pristup dinamičkog propusnog opsega sa pomakom srednjeg pomaka pravilno rješava pronalaženje centara bez tvrdog kodiranja radijusa?
- Koje je ograničenje upotrebe fiksnog radijusa u algoritmu srednjeg pomaka?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/MLP mašinskom učenju uz Python