Di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de veqetandina dabeşkerek di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de ji armancek girîng re xizmet dike. Armanca bingehîn a regresyonê ew e ku li gorî taybetmendiyên têketinê nirxên hejmarî yên domdar pêşbînî bike. Lêbelê, senaryo hene ku em hewce ne ku daneyan li kategoriyên veqetandî dabeş bikin û ne ku nirxên domdar pêşbîn bikin. Di rewşên weha de, bicîhkirina dabeşkerek pêdivî ye.
Di perwerde û ceribandina regresyonê de mebesta bicîhkirina dabeşkerek ev e ku pirsgirêka paşvekêşanê veguherîne pirsgirêkek dabeşkirinê. Bi vî rengî, em dikarin hêza algorîtmayên dabeşkirinê bikar bînin da ku peywira paşveçûnê çareser bikin. Ev nêzîkatî rê dide me ku em cûrbecûr dabeşkerên ku bi taybetî ji bo çareserkirina pirsgirêkên dabeşkirinê hatine çêkirin bikar bînin.
Teknîkîyek hevpar a ji bo bicîhkirina dabeşkerek di paşvekêşanê de ev e ku guhêrbara hilberîna domdar veqetîne nav komek kategoriyên pêşwext. Mînakî, heke em bihayên xaniyan pêşbînî dikin, em dikarin rêza bihayê li kategoriyên wekî "kêm", "navîn" û "bilind" dabeş bikin. Dûv re em dikarin dabeşkerek perwerde bikin ku van kategoriyan li ser bingeha taybetmendiyên têketinê yên wekî hejmara jûreyan, cîh û dîmenên çargoşe pêşbîn bike.
Bi danîna dabeşkerek, em dikarin ji algorîtmayên dabeşkirinê yên cihêreng ên wekî darên biryarê, daristanên bêserûber, makîneyên vektorê piştgirî, û torên neuralî sûd werbigirin. Van algorîtmayan dikarin têkiliyên tevlihev di navbera taybetmendiyên têketinê û guhêrbara armancê de bi rê ve bibin. Ew dikarin di daneyan de sînorên biryar û qalibên fêr bibin da ku pêşbîniyên rast bikin.
Digel vê yekê, di perwerdekirin û ceribandina regresyonê de cîhgirtina dabeşkerek rê dide me ku em performansa modela regresyonê di çarçoveyek dabeşkirinê de binirxînin. Em dikarin metrîkên nirxandinê yên baş-damezrandî yên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û F1-score bikar bînin da ku binirxînin ka modela paşvekêşanê dema ku wekî dabeşker tê derman kirin çiqas baş dike.
Digel vê yekê, di perwerde û ceribandina regresyonê de cîhgirtina dabeşkerek nirxek dîdaktîk peyda dike. Ew ji me re dibe alîkar ku perspektîf û nêzîkatiyên cihêreng ên ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşverûtiyê lêkolîn bikin. Bi dîtina pirsgirêkê wekî peywirek dabeşkirinê, em dikarin li ser şêwazên bingehîn û têkiliyên di daneyan de têgihiştinê bistînin. Ev perspektîfek berfireh têgihiştina me ya daneyan zêde dike û dikare bibe sedema çareseriyên nûjen û teknîkên endezyariyê yên taybetmendiyê.
Ji bo ronîkirina mebesta bicîhkirina dabeşkerek di perwerdehî û ceribandina regresyonê de, werin em mînakek bifikirin. Bifikirin ku em danegehek heye ku di derheqê performansa xwendekaran de agahdarî vedihewîne, di nav de taybetmendiyên wekî demjimêrên xwendinê, beşdarbûn, û polên berê. Guherbara mebest pûana azmûna paşîn e, ku nirxek domdar e. Ger em bixwazin pêşbînî bikin ka dê xwendekarek li gorî puana azmûna xwe ya dawîn derbas bibe an têk biçe, em dikarin bi veqetandina puanan li du kategoriyan ve dabeşkerek bi cih bikin: "derbas" û "serneket". Dûv re em dikarin dabeşkerek bi karanîna taybetmendiyên têketinê perwerde bikin da ku encama derbasbûn/têkçûn pêşbîn bike.
Di perwerdekirin û ceribandina regresyonê de çespandina dabeşker rê dide me ku em pirsgirêkek paşvekêşanê veguherînin pirsgirêkek dabeşkirinê. Ew dihêle ku em hêza algorîtmayên dabeşkirinê bikar bînin, performansa modela paşveçûnê di çarçoveyek dabeşkirinê de binirxînin, û têgihîştinek berfireh a daneyê bi dest bixin. Ev nêzîkatî perspektîfek hêja peyda dike û ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşverûtiyê îmkanên nû vedike.
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