Die proses om voorspellings aan die einde van 'n datastel by te voeg vir regressievoorspelling behels verskeie stappe wat daarop gemik is om akkurate voorspellings te genereer gebaseer op historiese data. Regressievoorspelling is 'n tegniek binne masjienleer wat ons in staat stel om deurlopende waardes te voorspel gebaseer op die verhouding tussen onafhanklike en afhanklike veranderlikes. In hierdie konteks sal ons bespreek hoe om voorspellings aan die einde van 'n datastel by te voeg vir regressievoorspelling met Python.
1. Datavoorbereiding:
– Laai die datastel: Begin deur die datastel in 'n Python-omgewing te laai. Dit kan gedoen word met behulp van biblioteke soos pandas of numpy.
– Dataverkenning: Verstaan die struktuur en kenmerke van die datastel. Identifiseer die afhanklike veranderlike (die een wat voorspel moet word) en die onafhanklike veranderlikes (die wat vir voorspelling gebruik word).
- Data skoonmaak: Hanteer ontbrekende waardes, uitskieters of enige ander datakwaliteitkwessies. Hierdie stap verseker dat die datastel geskik is vir regressie-analise.
2. Kenmerkingenieurswese:
– Identifiseer relevante kenmerke: Kies die onafhanklike veranderlikes wat 'n beduidende impak op die afhanklike veranderlike het. Dit kan gedoen word deur korrelasiekoëffisiënte of domeinkennis te analiseer.
– Transformeer veranderlikes: Indien nodig, pas transformasies soos normalisering of standaardisering toe om te verseker dat alle veranderlikes op 'n soortgelyke skaal is. Hierdie stap help om beter modelprestasie te behaal.
3. Trein-toetsverdeling:
– Verdeel die datastel: Verdeel die datastel in 'n opleidingstel en 'n toetsstel. Die opleidingstel word gebruik om die regressiemodel op te lei, terwyl die toetsstel gebruik word om die prestasie daarvan te evalueer. 'n Algemene verdeelverhouding is 80:20 of 70:30, afhangend van die datastelgrootte.
4. Modelopleiding:
– Kies 'n regressie-algoritme: Kies 'n toepaslike regressie-algoritme gebaseer op die probleem wat voorhande is. Gewilde keuses sluit in lineêre regressie, besluitnemingsbome, ewekansige woude of ondersteuning vektorregressie.
- Lei die model op: Pas die geselekteerde algoritme by die opleidingsdata. Dit behels die vind van die optimale parameters wat die verskil tussen die voorspelde en werklike waardes minimaliseer.
5. Model-evaluering:
– Evalueer modelprestasie: Gebruik toepaslike evalueringsmaatstawwe soos gemiddelde kwadraat fout (MSE), wortel gemiddelde kwadraat fout (RMSE), of R-kwadraat om die model se akkuraatheid te assesseer.
– Verfyn die model: As die modelprestasie nie bevredigend is nie, oorweeg dit om hiperparameters aan te pas of verskillende algoritmes te probeer om die resultate te verbeter.
6. Voorspelling:
– Berei die voorspellingsdatastel voor: Skep 'n nuwe datastel wat die historiese data en die verlangde voorspellingshorison insluit. Die voorspellingshorison verwys na die aantal tydstappe in die toekoms wat jy wil voorspel.
– Voeg datastelle saam: Kombineer die oorspronklike datastel met die voorspellingsdatastel, om te verseker dat die afhanklike veranderlike op nul gestel is of 'n plekhouer vir die voorspelde waardes.
– Maak voorspellings: Gebruik die opgeleide regressiemodel om die waardes vir die voorspellingshorison te voorspel. Die model sal die historiese data en die verwantskappe wat tydens opleiding geleer is, gebruik om akkurate voorspellings te genereer.
– Voeg voorspellings by die datastel: Voeg die voorspelde waardes aan die einde van die datastel by en pas hulle met die toepaslike tydstappe in.
7. Visualisering en analise:
– Visualiseer die voorspellings: Teken die oorspronklike data saam met die voorspelde waardes om die akkuraatheid van die voorspellings visueel te assesseer. Hierdie stap help om enige patrone of afwykings van die werklike data te identifiseer.
– Ontleed die voorspellings: Bereken relevante statistieke of statistieke om die akkuraatheid van die voorspellings te meet. Vergelyk die voorspelde waardes met die werklike waardes om die model se prestasie te bepaal.
Die byvoeging van voorspellings aan die einde van 'n datastel vir regressievoorspelling behels datavoorbereiding, kenmerkingenieurswese, treintoetsverdeling, modelopleiding, modelevaluering en laastens voorspelling. Deur hierdie stappe te volg, kan ons akkurate voorspellings genereer deur regressietegnieke in Python te gebruik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/MLP masjienleer met Python:
- Wat is die ondersteuningsvektormasjien (SVM)?
- Is die K naaste bure-algoritme goed geskik vir die bou van opleibare masjienleermodelle?
- Word SVM-opleidingsalgoritme algemeen gebruik as 'n binêre lineêre klassifiseerder?
- Kan regressie-algoritmes met deurlopende data werk?
- Is lineêre regressie veral geskik vir skaal?
- Hoe beteken verskuiwing dinamiese bandwydte pas die bandwydte-parameter aanpasbaar aan op grond van die digtheid van die datapunte?
- Wat is die doel daarvan om gewigte aan kenmerkstelle toe te ken in die implementering van die gemiddelde verskuiwing van dinamiese bandwydte?
- Hoe word die nuwe radiuswaarde bepaal in die gemiddelde verskuiwing dinamiese bandwydte benadering?
- Hoe hanteer die gemiddelde verskuiwing-dinamiese bandwydte-benadering om sentroïede korrek te vind sonder om die radius hard te kodeer?
- Wat is die beperking om 'n vaste radius in die gemiddelde skuifalgoritme te gebruik?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/MLP Machine Learning with Python