Proces dodawania prognoz na końcu zestawu danych do prognozowania regresji obejmuje kilka kroków, których celem jest generowanie dokładnych prognoz na podstawie danych historycznych. Prognozowanie regresji to technika w ramach uczenia maszynowego, która pozwala nam przewidywać ciągłe wartości na podstawie relacji między zmiennymi niezależnymi i zależnymi. W tym kontekście omówimy, jak dodawać prognozy na końcu zbioru danych do prognozowania regresji przy użyciu języka Python.
1. Przygotowanie danych:
– Załaduj zestaw danych: Rozpocznij od załadowania zestawu danych do środowiska Python. Można to zrobić za pomocą bibliotek takich jak pandas lub numpy.
– Eksploracja danych: zrozumienie struktury i charakterystyki zbioru danych. Zidentyfikuj zmienną zależną (tę, która ma być przewidywana) i zmienne niezależne (te, które są używane do prognozowania).
– Czyszczenie danych: obsługa brakujących wartości, wartości odstających lub innych problemów z jakością danych. Ten krok zapewnia, że zestaw danych jest odpowiedni do analizy regresji.
2. Inżynieria funkcji:
– Zidentyfikuj istotne cechy: wybierz zmienne niezależne, które mają znaczący wpływ na zmienną zależną. Można to zrobić, analizując współczynniki korelacji lub wiedzę dziedzinową.
– Przekształć zmienne: jeśli to konieczne, zastosuj przekształcenia, takie jak normalizacja lub standaryzacja, aby upewnić się, że wszystkie zmienne mają podobną skalę. Ten krok pomaga w osiągnięciu lepszej wydajności modelu.
3. Podział testu pociągu:
– Podziel zestaw danych: podziel zestaw danych na zestaw uczący i zestaw testowy. Zbiór treningowy służy do trenowania modelu regresji, a zestaw testowy do oceny jego wydajności. Typowy współczynnik podziału to 80:20 lub 70:30, w zależności od rozmiaru zestawu danych.
4. Szkolenie modelowe:
– Wybierz algorytm regresji: wybierz odpowiedni algorytm regresji na podstawie rozpatrywanego problemu. Popularne wybory obejmują regresję liniową, drzewa decyzyjne, lasy losowe lub regresję wektorów nośnych.
– Wytrenuj model: Dopasuj wybrany algorytm do danych treningowych. Polega to na znalezieniu optymalnych parametrów, które minimalizują różnicę między wartościami przewidywanymi a rzeczywistymi.
5. Ocena modelu:
– Ocena wydajności modelu: Użyj odpowiednich metryk oceny, takich jak błąd średniokwadratowy (MSE), pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE) lub R-kwadrat, aby ocenić dokładność modelu.
– Dostosuj model: Jeśli wydajność modelu nie jest zadowalająca, rozważ dostosowanie hiperparametrów lub wypróbowanie różnych algorytmów w celu poprawy wyników.
6. Prognozowanie:
– Przygotuj zestaw danych prognozy: Utwórz nowy zestaw danych, który zawiera dane historyczne i żądany horyzont prognozy. Horyzont prognozy odnosi się do liczby kroków w przyszłość, które chcesz przewidzieć.
– Scal zestawy danych: Połącz oryginalny zestaw danych z prognozowanym zbiorem danych, upewniając się, że zmienna zależna jest ustawiona na wartość null lub symbol zastępczy dla prognozowanych wartości.
– Dokonywanie prognoz: użyj wytrenowanego modelu regresji do przewidywania wartości dla horyzontu prognozy. Model będzie wykorzystywał dane historyczne i relacje wyuczone podczas szkolenia do generowania dokładnych prognoz.
– Dodaj prognozy do zestawu danych: Dołącz prognozowane wartości na końcu zestawu danych, dopasowując je do odpowiednich przedziałów czasowych.
7. Wizualizacja i analiza:
– Wizualizuj prognozy: sporządź wykres oryginalnych danych wraz z prognozowanymi wartościami, aby wizualnie ocenić dokładność prognoz. Ten krok pomaga w identyfikacji wzorców lub odchyleń od rzeczywistych danych.
– Analizuj prognozy: Oblicz odpowiednie statystyki lub wskaźniki, aby zmierzyć dokładność prognoz. Porównaj prognozowane wartości z rzeczywistymi wartościami, aby określić wydajność modelu.
Dodawanie prognoz na końcu zestawu danych na potrzeby prognozowania regresji obejmuje przygotowanie danych, inżynierię funkcji, podział testu pociągu, szkolenie modeli, ocenę modelu i wreszcie prognozowanie. Wykonując te kroki, możemy generować dokładne prognozy przy użyciu technik regresji w Pythonie.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/MLP Uczenie Maszynowe z Pythonem:
- Co to jest maszyna wektorów nośnych (SVM)?
- Czy algorytm K najbliższych sąsiadów dobrze nadaje się do budowania modeli uczenia maszynowego, które można trenować?
- Czy algorytm szkolenia SVM jest powszechnie używany jako binarny klasyfikator liniowy?
- Czy algorytmy regresji mogą działać z danymi ciągłymi?
- Czy regresja liniowa szczególnie dobrze nadaje się do skalowania?
- W jaki sposób średnie przesunięcie dynamicznej przepustowości adaptacyjnie dostosowuje parametr przepustowości w oparciu o gęstość punktów danych?
- Jaki jest cel przypisywania wag do zestawów funkcji w implementacji dynamicznej przesunięcia średniej przepustowości?
- W jaki sposób określa się nową wartość promienia w podejściu opartym na dynamicznym przesunięciu średniej szerokości pasma?
- W jaki sposób podejście oparte na dynamicznym przesunięciu średniego pasma radzi sobie z prawidłowym wyszukiwaniem centroidów bez kodowania na stałe promienia?
- Jakie są ograniczenia stosowania stałego promienia w algorytmie przesunięcia średniego?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/MLP Machine Learning with Python