Ang proseso ng pagdaragdag ng mga hula sa dulo ng isang dataset para sa regression forecasting ay nagsasangkot ng ilang hakbang na naglalayong bumuo ng mga tumpak na hula batay sa makasaysayang data. Ang regression forecasting ay isang pamamaraan sa loob ng machine learning na nagbibigay-daan sa amin na mahulaan ang tuluy-tuloy na mga halaga batay sa ugnayan sa pagitan ng mga independiyente at umaasang variable. Sa kontekstong ito, tatalakayin natin kung paano magdagdag ng mga pagtataya sa dulo ng isang dataset para sa regression forecasting gamit ang Python.
1. Paghahanda ng Data:
– I-load ang dataset: Magsimula sa pamamagitan ng pag-load ng dataset sa isang Python environment. Magagawa ito gamit ang mga aklatan tulad ng pandas o numpy.
– Paggalugad ng data: Unawain ang istruktura at katangian ng dataset. Tukuyin ang dependent variable (ang mahulaan) at ang mga independent variable (ang ginagamit para sa hula).
– Paglilinis ng data: Pangasiwaan ang mga nawawalang value, outlier, o anumang iba pang isyu sa kalidad ng data. Tinitiyak ng hakbang na ito na angkop ang dataset para sa pagsusuri ng regression.
2. Feature Engineering:
– Tukuyin ang mga nauugnay na tampok: Piliin ang mga independyenteng variable na may malaking epekto sa dependent variable. Magagawa ito sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga coefficient ng ugnayan o kaalaman sa domain.
– Ibahin ang anyo ng mga variable: Kung kinakailangan, ilapat ang mga pagbabagong tulad ng normalisasyon o standardisasyon upang matiyak na ang lahat ng mga variable ay nasa parehong sukat. Nakakatulong ang hakbang na ito sa pagkamit ng mas mahusay na pagganap ng modelo.
3. Train-Test Split:
– Hatiin ang dataset: Hatiin ang dataset sa isang set ng pagsasanay at isang set ng pagsubok. Ang set ng pagsasanay ay ginagamit upang sanayin ang modelo ng regression, habang ang set ng pagsubok ay ginagamit upang suriin ang pagganap nito. Ang karaniwang split ratio ay 80:20 o 70:30, depende sa laki ng dataset.
4. Pagsasanay sa Modelo:
– Pumili ng regression algorithm: Pumili ng naaangkop na regression algorithm batay sa problemang kinakaharap. Kasama sa mga sikat na pagpipilian ang linear regression, decision tree, random forest, o support vector regression.
– Sanayin ang modelo: Pagkasyahin ang napiling algorithm sa data ng pagsasanay. Kabilang dito ang paghahanap ng pinakamainam na mga parameter na nagpapaliit sa pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang at aktwal na mga halaga.
5. Pagsusuri ng Modelo:
– Suriin ang pagganap ng modelo: Gumamit ng naaangkop na mga sukatan ng pagsusuri gaya ng mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), o R-squared upang masuri ang katumpakan ng modelo.
– I-fine-tune ang modelo: Kung hindi kasiya-siya ang performance ng modelo, isaalang-alang ang pagsasaayos ng mga hyperparameter o subukan ang iba't ibang algorithm upang mapabuti ang mga resulta.
6. Pagtataya:
– Ihanda ang dataset ng pagtataya: Gumawa ng bagong dataset na kinabibilangan ng makasaysayang data at ang gustong horizon ng pagtataya. Ang forecast horizon ay tumutukoy sa bilang ng mga hakbang sa oras sa hinaharap na gusto mong hulaan.
– Pagsamahin ang mga dataset: Pagsamahin ang orihinal na dataset sa pagtataya ng dataset, na tinitiyak na ang dependent variable ay nakatakda sa null o isang placeholder para sa mga hinulaang halaga.
– Gumawa ng mga hula: Gamitin ang sinanay na modelo ng regression upang mahulaan ang mga halaga para sa horizon ng pagtataya. Gagamitin ng modelo ang makasaysayang data at ang mga ugnayang natutunan sa panahon ng pagsasanay upang makabuo ng mga tumpak na pagtataya.
– Magdagdag ng mga pagtataya sa dataset: Idagdag ang mga hinulaang halaga sa dulo ng dataset, na ihanay ang mga ito sa naaangkop na mga hakbang sa oras.
7. Visualization at Pagsusuri:
– I-visualize ang mga hula: I-plot ang orihinal na data kasama ang mga hinulaang halaga upang biswal na masuri ang katumpakan ng mga hula. Nakakatulong ang hakbang na ito sa pagtukoy ng anumang mga pattern o paglihis mula sa aktwal na data.
– Suriin ang mga pagtataya: Kalkulahin ang mga nauugnay na istatistika o sukatan upang masukat ang katumpakan ng mga pagtataya. Ihambing ang mga hinulaang halaga sa aktwal na mga halaga upang matukoy ang pagganap ng modelo.
Ang pagdaragdag ng mga hula sa dulo ng isang dataset para sa regression forecasting ay kinabibilangan ng paghahanda ng data, feature engineering, train-test split, model training, model evaluation, at panghuli, forecasting. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, makakabuo tayo ng mga tumpak na hula gamit ang mga diskarte sa regression sa Python.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python:
- Ano ang Support Vector Machine (SVM)?
- Ang K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm ba ay angkop para sa pagbuo ng mga nasanay na modelo ng machine learning?
- Ang SVM training algorithm ba ay karaniwang ginagamit bilang isang binary linear classifier?
- Maaari bang gumana ang mga algorithm ng regression sa tuluy-tuloy na data?
- Ang linear regression ba ay talagang angkop para sa scaling?
- Paano naaangkop ng mean shift dynamic na bandwidth ang parameter ng bandwidth batay sa density ng mga punto ng data?
- Ano ang layunin ng pagtatalaga ng mga timbang sa mga set ng tampok sa mean shift dynamic na pagpapatupad ng bandwidth?
- Paano tinutukoy ang bagong halaga ng radius sa mean shift dynamic na bandwidth approach?
- Paano pinangangasiwaan ng mean shift dynamic bandwidth approach ang paghahanap ng mga centroid nang walang hard coding sa radius?
- Ano ang limitasyon ng paggamit ng nakapirming radius sa mean shift algorithm?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/MLP Machine Learning gamit ang Python