Proces pridávania predpovedí na koniec súboru údajov pre regresné predpovedanie zahŕňa niekoľko krokov, ktorých cieľom je vytvoriť presné predpovede založené na historických údajoch. Regresné prognózovanie je technika v rámci strojového učenia, ktorá nám umožňuje predpovedať spojité hodnoty na základe vzťahu medzi nezávislými a závislými premennými. V tejto súvislosti budeme diskutovať o tom, ako pridať prognózy na koniec súboru údajov pre regresnú prognózu pomocou Pythonu.
1. Príprava údajov:
– Načítanie množiny údajov: Začnite načítaním množiny údajov do prostredia Pythonu. To možno vykonať pomocou knižníc, ako sú pandy alebo numpy.
– Prieskum údajov: Pochopte štruktúru a charakteristiky súboru údajov. Identifikujte závislú premennú (tú, ktorá sa má predpovedať) a nezávislé premenné (tie, ktoré sa používajú na predikciu).
– Čistenie údajov: Riešte chýbajúce hodnoty, odľahlé hodnoty alebo akékoľvek iné problémy s kvalitou údajov. Tento krok zaisťuje, že súbor údajov je vhodný na regresnú analýzu.
2. Inžinierstvo funkcií:
– Identifikujte relevantné vlastnosti: Vyberte nezávislé premenné, ktoré majú významný vplyv na závislú premennú. Dá sa to urobiť analýzou korelačných koeficientov alebo znalostí domény.
– Transformácia premenných: Ak je to potrebné, použite transformácie, ako je normalizácia alebo štandardizácia, aby ste zabezpečili, že všetky premenné budú na podobnom meradle. Tento krok pomáha dosiahnuť lepší výkon modelu.
3. Testovanie vlaku:
– Rozdeliť množinu údajov: Rozdeľte množinu údajov na trénovaciu množinu a testovaciu množinu. Tréningová množina sa používa na trénovanie regresného modelu, zatiaľ čo testovacia množina sa používa na hodnotenie jeho výkonnosti. Bežný pomer delenia je 80:20 alebo 70:30 v závislosti od veľkosti súboru údajov.
4. Modelový tréning:
– Vyberte regresný algoritmus: Vyberte si vhodný regresný algoritmus na základe daného problému. Medzi obľúbené možnosti patrí lineárna regresia, rozhodovacie stromy, náhodné lesy alebo podporná vektorová regresia.
– Trénovať model: Prispôsobte vybraný algoritmus trénovacím údajom. Ide o nájdenie optimálnych parametrov, ktoré minimalizujú rozdiel medzi predpokladanými a skutočnými hodnotami.
5. Hodnotenie modelu:
– Vyhodnoťte výkonnosť modelu: Na posúdenie presnosti modelu použite vhodné metriky hodnotenia, ako je stredná štvorcová chyba (MSE), odmocnina štvorcovej chyby (RMSE) alebo druhá mocnina.
– Jemné doladenie modelu: Ak výkon modelu nie je uspokojivý, zvážte úpravu hyperparametrov alebo vyskúšanie rôznych algoritmov na zlepšenie výsledkov.
6. Prognóza:
– Príprava množiny údajov prognózy: Vytvorte novú množinu údajov, ktorá obsahuje historické údaje a požadovaný horizont prognózy. Horizont prognózy sa vzťahuje na počet časových krokov do budúcnosti, ktoré chcete predpovedať.
– Zlúčiť množiny údajov: Skombinujte pôvodnú množinu údajov s prognostickou množinou údajov, čím sa zabezpečí, že závislá premenná bude nastavená na hodnotu null alebo na zástupný symbol pre prognózované hodnoty.
– Robte predpovede: Použite natrénovaný regresný model na predpovedanie hodnôt pre horizont prognózy. Model bude využívať historické údaje a vzťahy získané počas školenia na generovanie presných predpovedí.
– Pridanie prognóz do množiny údajov: Predpovedané hodnoty pripojte na koniec množiny údajov a zarovnajte ich s príslušnými časovými krokmi.
7. Vizualizácia a analýza:
– Vizualizujte predpovede: Zakreslite pôvodné údaje spolu s predpovedanými hodnotami, aby ste mohli vizuálne posúdiť presnosť predpovedí. Tento krok pomáha pri identifikácii akýchkoľvek vzorov alebo odchýlok od skutočných údajov.
– Analyzujte predpovede: Vypočítajte relevantné štatistiky alebo metriky na meranie presnosti predpovedí. Porovnajte predpovedané hodnoty so skutočnými hodnotami, aby ste určili výkonnosť modelu.
Pridanie predpovedí na koniec množiny údajov pre predpovedanie regresie zahŕňa prípravu údajov, inžinierstvo funkcií, rozdelenie vlakových testov, trénovanie modelu, vyhodnotenie modelu a nakoniec predpovedanie. Nasledovaním týchto krokov môžeme generovať presné predpovede pomocou regresných techník v Pythone.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom:
- Čo je stroj podpory vektorov (SVM)?
- Je algoritmus K najbližších susedov vhodný na vytváranie trénovateľných modelov strojového učenia?
- Používa sa cvičný algoritmus SVM bežne ako binárny lineárny klasifikátor?
- Môžu regresné algoritmy pracovať so spojitými údajmi?
- Je lineárna regresia obzvlášť vhodná na škálovanie?
- Ako priemerná dynamická šírka pásma adaptívne upravuje parameter šírky pásma na základe hustoty dátových bodov?
- Aký je účel priraďovania váh súborom funkcií v implementácii dynamickej šírky pásma so stredným posunom?
- Ako sa určuje nová hodnota polomeru v prístupe so stredným posunom dynamickej šírky pásma?
- Ako prístup so stredným posunom dynamickej šírky pásma zvláda správne nájdenie ťažísk bez tvrdého kódovania polomeru?
- Aké je obmedzenie používania pevného polomeru v algoritme stredného posunu?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti EITC/AI/MLP Machine Learning with Python