Proces přidávání předpovědí na konec datové sady pro regresní předpovědi zahrnuje několik kroků, jejichž cílem je generovat přesné předpovědi založené na historických datech. Regresní prognózování je technika v rámci strojového učení, která nám umožňuje předpovídat spojité hodnoty na základě vztahu mezi nezávislými a závislými proměnnými. V této souvislosti probereme, jak přidat prognózy na konec datové sady pro regresní prognózy pomocí Pythonu.
1. Příprava dat:
– Načtení datové sady: Začněte načtením datové sady do prostředí Pythonu. To lze provést pomocí knihoven, jako jsou pandy nebo numpy.
– Průzkum dat: Pochopte strukturu a charakteristiky datové sady. Identifikujte závislou proměnnou (kterou se má predikovat) a nezávislé proměnné (které se používají k predikci).
– Čištění dat: Řeší chybějící hodnoty, odlehlé hodnoty nebo jiné problémy s kvalitou dat. Tento krok zajistí, že soubor dat je vhodný pro regresní analýzu.
2. Funkce:
– Identifikujte relevantní vlastnosti: Vyberte nezávislé proměnné, které mají významný dopad na závislou proměnnou. To lze provést analýzou korelačních koeficientů nebo znalostí domény.
– Transformace proměnných: V případě potřeby použijte transformace, jako je normalizace nebo standardizace, abyste zajistili, že všechny proměnné budou na podobném měřítku. Tento krok pomáhá dosáhnout lepšího výkonu modelu.
3. Rozdělení vlakového testu:
– Rozdělit datovou sadu: Rozdělte datovou sadu na trénovací sadu a testovací sadu. Tréninková množina slouží k trénování regresního modelu, zatímco testovací množina slouží k hodnocení jeho výkonnosti. Běžný poměr rozdělení je 80:20 nebo 70:30 v závislosti na velikosti datové sady.
4. Modelový trénink:
– Vyberte regresní algoritmus: Vyberte vhodný regresní algoritmus na základě aktuálního problému. Mezi oblíbené možnosti patří lineární regrese, rozhodovací stromy, náhodné lesy nebo podpora vektorové regrese.
– Trénujte model: Přizpůsobte vybraný algoritmus trénovacím datům. To zahrnuje nalezení optimálních parametrů, které minimalizují rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými hodnotami.
5. Hodnocení modelu:
– Vyhodnoťte výkon modelu: Použijte vhodné metriky hodnocení, jako je střední kvadratická chyba (MSE), střední kvadratická chyba (RMSE) nebo R-kvadrát k posouzení přesnosti modelu.
– Jemné doladění modelu: Pokud výkon modelu není uspokojivý, zvažte úpravu hyperparametrů nebo vyzkoušejte různé algoritmy ke zlepšení výsledků.
6. Prognózy:
– Připravte prognostickou datovou sadu: Vytvořte novou datovou sadu, která obsahuje historická data a požadovaný horizont prognózy. Horizont prognózy se týká počtu časových kroků do budoucnosti, které chcete předpovídat.
– Sloučit datové sady: Zkombinujte původní datovou sadu s prognostickou datovou sadou a ujistěte se, že závislá proměnná je nastavena na hodnotu null nebo jako zástupný symbol pro prognózované hodnoty.
– Provádějte předpovědi: Použijte trénovaný regresní model k předpovědi hodnot pro horizont prognózy. Model bude využívat historická data a vztahy získané během školení k vytvoření přesných předpovědí.
– Přidat prognózy do datové sady: Připojte prognózované hodnoty na konec datové sady a zarovnejte je s příslušnými časovými kroky.
7. Vizualizace a analýza:
– Vizualizujte předpovědi: Vykreslete původní data spolu s předpokládanými hodnotami, abyste mohli vizuálně posoudit přesnost předpovědí. Tento krok pomáhá při identifikaci jakýchkoli vzorů nebo odchylek od skutečných dat.
– Analyzujte prognózy: Vypočítejte relevantní statistiky nebo metriky pro měření přesnosti prognóz. Porovnejte předpokládané hodnoty se skutečnými hodnotami, abyste určili výkon modelu.
Přidání prognóz na konec datové sady pro prognózování regrese zahrnuje přípravu dat, inženýrství funkcí, rozdělení vlakového testu, trénování modelu, vyhodnocení modelu a nakonec prognózu. Podle těchto kroků můžeme generovat přesné předpovědi pomocí regresních technik v Pythonu.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Strojové učení EITC/AI/MLP s Pythonem:
- Co je Support Vector Machine (SVM)?
- Je algoritmus K nejbližších sousedů vhodný pro vytváření trénovatelných modelů strojového učení?
- Používá se cvičný algoritmus SVM běžně jako binární lineární klasifikátor?
- Mohou regresní algoritmy pracovat se spojitými daty?
- Je lineární regrese obzvláště vhodná pro škálování?
- Jak průměrná dynamická šířka pásma adaptivně upravuje parametr šířky pásma na základě hustoty datových bodů?
- Jaký je účel přidělování vah sadám funkcí v implementaci dynamické šířky pásma se středním posunem?
- Jak se určuje nová hodnota poloměru při přístupu dynamické šířky pásma středního posunu?
- Jak přístup s dynamickou šířkou pásma se středním posunem zvládá správné nalezení těžišť bez tvrdého kódování poloměru?
- Jaké je omezení použití pevného poloměru v algoritmu středního posunu?
Prohlédněte si další otázky a odpovědi v EITC/AI/MLP Machine Learning with Python