La procezo aldoni prognozojn ĉe la fino de datumaro por regresa prognozo implikas plurajn paŝojn, kiuj celas generi precizajn prognozojn bazitajn sur historiaj datumoj. Regresa prognozo estas tekniko ene de maŝinlernado kiu permesas al ni antaŭdiri kontinuajn valorojn bazitajn sur la rilato inter sendependaj kaj dependaj variabloj. En ĉi tiu kunteksto, ni diskutos kiel aldoni prognozojn ĉe la fino de datumaro por regresa prognozo uzante Python.
1. Preparado de datumoj:
– Ŝarĝu la datumaron: Komencu ŝarĝante la datumaron en Python-medion. Ĉi tio povas esti farita per bibliotekoj kiel pandoj aŭ numpy.
– Esplorado de datumoj: Komprenu la strukturon kaj karakterizaĵojn de la datumaro. Identigu la dependan variablon (tiu por esti antaŭvidita) kaj la sendependajn variablojn (tiuj uzataj por antaŭdiro).
- Purigado de datumoj: Pritraktu mankantajn valorojn, eksteraĵojn aŭ ajnajn aliajn problemojn pri datumkvalito. Ĉi tiu paŝo certigas, ke la datumaro taŭgas por regresa analizo.
2. Karakterizaĵa Inĝenieristiko:
– Identigu koncernajn trajtojn: Elektu la sendependajn variablojn, kiuj havas gravan efikon sur la dependa variablo. Tio povas esti farita per analizado de korelaciokoeficientoj aŭ domajna scio.
– Transformi variablojn: Se necese, apliku transformojn kiel normaligo aŭ normigado por certigi, ke ĉiuj variabloj estas sur simila skalo. Ĉi tiu paŝo helpas atingi pli bonan modelan rendimenton.
3. Trajn-Prova Divido:
– Dividu la datumaron: Dividu la datumaron en trejnan aron kaj testan aron. La trejna aro estas uzata por trejni la regresan modelon, dum la testaro estas uzata por taksi sian efikecon. Ofta disigo-proporcio estas 80:20 aŭ 70:30, depende de la datumargrando.
4. Modela Trejnado:
– Elektu regresan algoritmon: Elektu taŭgan regresan algoritmon bazitan sur la problemo. Popularaj elektoj inkluzivas linearan regreson, decidarbojn, hazardajn arbarojn aŭ subtenan vektoran regreson.
- Trejnu la modelon: Kongruu la elektitan algoritmon al la trejnaj datumoj. Ĉi tio implikas trovi la optimumajn parametrojn kiuj minimumigas la diferencon inter la antaŭviditaj kaj realaj valoroj.
5. Modela Taksado:
– Taksi modelo-efikecon: Uzu taŭgajn taksajn metrikojn kiel mezkvadrata eraro (MSE), radika kvadrata eraro (RMSE), aŭ R-kvadrata por taksi la precizecon de la modelo.
– Agordi la modelon: Se la modela agado ne estas kontentiga, konsideru ĝustigi hiperparametrojn aŭ provi malsamajn algoritmojn por plibonigi la rezultojn.
6. Prognozo:
- Preparu la prognozan datumaron: Kreu novan datumaron, kiu inkluzivas la historiajn datumojn kaj la deziratan prognozan horizonton. La prognoza horizonto rilatas al la nombro da tempopaŝoj en la estontecon, kiun vi volas antaŭdiri.
- Kunfandi datumarojn: Kombinu la originalan datumaron kun la prognoza datumaro, certigante, ke la dependa variablo estas agordita al nula aŭ lokokupilo por la antaŭviditaj valoroj.
– Faru antaŭdirojn: Uzu la trejnitan regresan modelon por antaŭdiri la valorojn por la prognoza horizonto. La modelo uzos la historiajn datumojn kaj la rilatojn lernitajn dum trejnado por generi precizajn prognozojn.
- Aldonu prognozojn al la datumaro: Aldonu la antaŭviditajn valorojn al la fino de la datumaro, vicigante ilin kun la taŭgaj tempopaŝoj.
7. Vidigo kaj Analizo:
- Bildigu la prognozojn: Grafiku la originalajn datumojn kune kun la antaŭviditaj valoroj por vide taksi la precizecon de la antaŭdiroj. Ĉi tiu paŝo helpas identigi iujn ajn ŝablonojn aŭ deviojn de la realaj datumoj.
- Analizu la antaŭvidojn: Kalkulu koncernajn statistikojn aŭ metrikojn por mezuri la precizecon de la prognozoj. Komparu la antaŭviditajn valorojn kun la realaj valoroj por determini la agadon de la modelo.
Aldoni prognozojn ĉe la fino de datumaro por regresa prognozo implikas datumpreparon, trajtinĝenieristikon, trajno-testdividon, modeltrejnadon, modelan taksadon, kaj finfine, prognozadon. Sekvante ĉi tiujn paŝojn, ni povas generi precizajn prognozojn uzante regresajn teknikojn en Python.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python:
- Kio estas la Subtena Vektora Maŝino (SVM)?
- Ĉu la algoritmo de K plej proksimaj najbaroj taŭgas por konstrui trejneblajn maŝinlernajn modelojn?
- Ĉu SVM-trejnadalgoritmo estas ofte uzata kiel binara lineara klasigilo?
- Ĉu regresaj algoritmoj povas funkcii kun kontinuaj datumoj?
- Ĉu linia regreso estas speciale taŭga por skalo?
- Kiel signifas ŝanĝi dinamikan bendolarĝon adapte ĝustigi la bendolarĝan parametron bazitan sur la denseco de la datumpunktoj?
- Kio estas la celo atribui pezojn al trajto aroj en la averaĝa ŝanĝa dinamika bendolarĝa efektivigo?
- Kiel estas la nova radiusvaloro determinita en la mezumoŝanĝa dinamika bendolarĝa aliro?
- Kiel la mezurŝanĝa dinamika bendolarĝa alproksimiĝo pritraktas trovi centroidojn ĝuste sen malfacile kodi la radiuson?
- Kio estas la limigo de uzado de fiksa radiuso en la mezŝanĝa algoritmo?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/MLP Maŝina Lernado kun Python