Pêvajoya lêzêdekirina pêşbîniyan li dawiya danezanek ji bo pêşbînkirina paşverû çend gavan digire ku armanc ew e ku pêşbîniyên rast li ser bingeha daneyên dîrokî çêbikin. Pêşbînkirina paşveçûn teknîkek di nav fêrbûna makîneyê de ye ku dihêle me li ser bingeha têkiliya di navbera guhêrbarên serbixwe û girêdayî de nirxên domdar pêşbîn bikin. Di vê çarçoveyê de, em ê nîqaş bikin ka meriv çawa bi karanîna Python-ê ji bo pêşbînkirina regresyonê li dawiya databasê pêşbîniyan zêde dike.
1. Amadekirina daneyan:
- Danûstendinê bar bikin: Bi barkirina daneyê li hawîrdorek Python dest pê bikin. Ev dikare bi karanîna pirtûkxaneyên wekî panda an numpy were kirin.
- Lêgerîna daneyan: Struktura û taybetmendiyên danehevê fam bikin. Guherbara girêdayî (ya ku tê pêşbînîkirin) û guhêrbarên serbixwe (yên ku ji bo pêşbîniyê têne bikar anîn) nas bikin.
- Paqijkirina daneyê: Nirxên wenda, derbirîn, an pirsgirêkên din ên kalîteya daneyê bi rê ve bibin. Vê gav piştrast dike ku databas ji bo analîza regresyonê maqûl e.
2. Endezyariya Taybetmendiyê:
- Taybetmendiyên têkildar nas bikin: Guherînên serbixwe yên ku bandorek girîng li ser guhêrbara girêdayî dikin hilbijêrin. Ev dikare bi analîzkirina hevrêzên pêwendiyê an zanîna domainê were kirin.
- Guherbarên veguherînê: Ger hewce be, veguherînên wekî normalîzekirin an standardîzekirinê bicîh bikin ku bicîh bikin ku hemî guhêrbar di pîvanek wekhev de ne. Ev gav di bidestxistina performansa modela çêtir de dibe alîkar.
3. Parçebûna Trên-Testê:
- Danûstendinê dabeş bikin: Danûstendinê li komek perwerdehiyê û komek ceribandinê dabeş bikin. Koma perwerdehiyê ji bo perwerdekirina modela regresyonê tê bikar anîn, dema ku koma ceribandinê ji bo nirxandina performansa wê tê bikar anîn. Rêjeya dabeşkirina hevpar 80:20 an 70:30 e, li gorî mezinahiya databasê.
4. Perwerdehiya Model:
- Hilbijartina algorîtmaya paşvekêşanê: Li ser bingeha pirsgirêka berdest algorîtmayek regresyonê ya guncan hilbijêrin. Vebijarkên populer regresyona xêzik, darên biryarê, daristanên rasthatî, an paşvekêşana vektorê piştgirî dikin.
- Modelê perwerde bikin: Algorîtmaya hilbijartî li daneyên perwerdehiyê bicîh bikin. Ev tê de dîtina pîvanên çêtirîn ku cûdahiya di navbera nirxên pêşbînîkirî û rastîn de kêm dike.
5. Nirxandina Model:
- Performansa modelê binirxînin: Metrîkên nirxandina guncan ên wekî xeletiya çargoşeya navîn (MSE), xeletiya çargoşeya navîn (RMSE), an R-çargoşe bikar bînin da ku rastbûna modelê binirxînin.
- Modelê xweş bikin: Ger performansa modelê ne têrker e, li ser sererastkirina hîperparametran an ceribandina algorîtmayên cihêreng bifikirin ku encaman baştir bikin.
6. Pêşbînîkirin:
- Daneyên pêşbînkirinê amade bikin: Danûstendinek nû biafirînin ku daneyên dîrokî û asoya pêşbîniya xwestinê dihewîne. Asoya pêşbîniyê hejmara gavavêtinên dema pêşerojê ku hûn dixwazin pêşbînî bikin vedibêje.
- Daneyên hev bikin: Danûstendina orîjînal bi daneheva pêşbîniyê re bikin yek, dabîn bikin ku guhêrbara girêdayî ji bo nirxên pêşbînîkirî wekî null an cîhgirek were danîn.
- Pêşbîniyan bikin: Modela regresyonê ya perwerdekirî bikar bînin da ku nirxan ji bo asoya pêşbîniyê pêşbîn bikin. Model dê daneyên dîrokî û têkiliyên ku di dema perwerdehiyê de fêr bûne bikar bîne da ku pêşbîniyên rast çêbike.
- Pêşbîniyan li danehevê zêde bikin: Nirxên pêşbînkirî li dawiya databasê zêde bikin, wan bi gavên demkî yên guncaw re li hev bikin.
7. Dîtin û analîz:
- Pêşbîniyan xuyang bikin: Daneyên orîjînal digel nirxên pêşbînkirî bişopînin da ku bi dîtbarî rastiya pêşbîniyan binirxînin. Ev gav di naskirina her şêwaz an devjêberdana ji daneyên rastîn de dibe alîkar.
- Pêşbîniyan analîz bikin: Ji bo pîvandina rastbûna pêşbîniyan statîstîk an metrîkên têkildar hesab bikin. Nirxên pêşbînkirî bi nirxên rastîn re bidin hev da ku performansa modelê diyar bikin.
Zêdekirina pêşbîniyên li dawiya databasê ji bo pêşbîniya paşveçûn amadebûna daneyê, endezyariya taybetmendiyê, dabeşkirina testa trênê, perwerdehiya modelê, nirxandina modelê, û di dawiyê de, pêşbîniyê vedihewîne. Bi şopandina van gavan, em dikarin bi karanîna teknîkên regresyonê yên li Python pêşbîniyên rast biafirînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python:
- Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) çi ye?
- Ma algorîtmaya cîranên herî nêzîk K ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş maqûl e?
- Ma algorîtmaya perwerdehiya SVM bi gelemperî wekî dabeşkerek xêzek binar tê bikar anîn?
- Ma algorîtmayên regresyonê dikarin bi daneyên domdar re bixebitin?
- Ma regresyona xêzîkî bi taybetî ji bo pîvandinê xweş e?
- Wateya guheztina firehiya bandê ya dînamîkî çawa bi adapteyî pîvana bandê li ser bingeha dendika xalên daneyê eyar dike?
- Armanca danasîna giranan ji komên taybetmendiyê re di navgîniya veguheztina bandwidthê ya dînamîkî de çi ye?
- Nirxa tîrêjê ya nû di nêzîkatiya bandwidtha dînamîkî ya navînî de çawa tê destnîşankirin?
- Nêzîkatiya guheztina navînî ya bandê ya dînamîkî çawa rê dide ku navendan rast rast bibîne bêyî kodkirina hişk a radiusê?
- Di algorîtmaya guheztina navîn de sînorê karanîna tîrêjek sabît çi ye?
Pir pirs û bersivan di Fêrbûna Makîneya EITC/AI/MLP de bi Python re bibînin