Процес додавання прогнозів у кінець набору даних для регресійного прогнозування включає кілька кроків, спрямованих на створення точних прогнозів на основі історичних даних. Регресійне прогнозування – це техніка в рамках машинного навчання, яка дозволяє нам прогнозувати безперервні значення на основі зв’язку між незалежними та залежними змінними. У цьому контексті ми обговоримо, як додати прогнози в кінці набору даних для регресійного прогнозування за допомогою Python.
1. Підготовка даних:
– Завантажте набір даних: почніть із завантаження набору даних у середовище Python. Це можна зробити за допомогою бібліотек, таких як pandas або numpy.
– Дослідження даних: зрозуміти структуру та характеристики набору даних. Визначте залежну змінну (ту, яку потрібно передбачити) і незалежні змінні (ті, які використовуються для прогнозу).
– Очищення даних: вирішуйте відсутні значення, викиди чи будь-які інші проблеми з якістю даних. Цей крок гарантує, що набір даних підходить для регресійного аналізу.
2. Розробка функцій:
– Визначте релевантні характеристики: виберіть незалежні змінні, які мають значний вплив на залежну змінну. Це можна зробити шляхом аналізу коефіцієнтів кореляції або знання предметної області.
– Перетворення змінних: якщо необхідно, застосуйте такі перетворення, як нормалізація або стандартизація, щоб переконатися, що всі змінні мають однаковий масштаб. Цей крок допомагає досягти кращої продуктивності моделі.
3. Тестовий спліт:
– Розділіть набір даних: розділіть набір даних на набір для навчання та набір для тестування. Навчальний набір використовується для навчання регресійної моделі, а тестовий набір використовується для оцінки її продуктивності. Загальне співвідношення розподілу становить 80:20 або 70:30, залежно від розміру набору даних.
4. Модельне навчання:
– Виберіть алгоритм регресії: виберіть відповідний алгоритм регресії на основі поточної проблеми. Популярні варіанти включають лінійну регресію, дерева рішень, випадкові ліси або опорну векторну регресію.
– Навчання моделі: адаптуйте вибраний алгоритм до навчальних даних. Це передбачає пошук оптимальних параметрів, які мінімізують різницю між прогнозованими та фактичними значеннями.
5. Оцінка моделі:
– Оцініть продуктивність моделі: використовуйте відповідні показники оцінки, такі як середньоквадратична помилка (MSE), середньоквадратична помилка (RMSE) або R-квадрат, щоб оцінити точність моделі.
– Тонко налаштуйте модель: якщо продуктивність моделі незадовільна, подумайте про налаштування гіперпараметрів або спробуйте різні алгоритми, щоб покращити результати.
6. Прогнозування:
– Підготуйте набір даних прогнозування: створіть новий набір даних, який включає історичні дані та бажаний горизонт прогнозу. Горизонт прогнозу означає кількість кроків у майбутньому, які ви хочете передбачити.
– Об’єднайте набори даних: об’єднайте вихідний набір даних із набором даних прогнозування, переконавшись, що для залежної змінної встановлено значення null або заповнювач для прогнозованих значень.
– Робіть прогнози: використовуйте навчену регресійну модель для прогнозування значень для горизонту прогнозу. Модель використовуватиме історичні дані та зв’язки, отримані під час навчання, для створення точних прогнозів.
– Додайте прогнози до набору даних: додайте прогнозовані значення в кінець набору даних, узгодивши їх із відповідними часовими кроками.
7. Візуалізація та аналіз:
– Візуалізуйте прогнози: побудуйте вихідні дані разом із прогнозованими значеннями, щоб візуально оцінити точність прогнозів. Цей крок допомагає виявити будь-які шаблони або відхилення від фактичних даних.
– Аналізуйте прогнози: обчислюйте відповідну статистику або показники для вимірювання точності прогнозів. Порівняйте прогнозовані значення з фактичними значеннями, щоб визначити ефективність моделі.
Додавання прогнозів у кінець набору даних для регресійного прогнозування передбачає підготовку даних, розробку функцій, поділ тестів, навчання моделі, оцінку моделі та, нарешті, прогнозування. Дотримуючись цих кроків, ми можемо створювати точні прогнози за допомогою методів регресії в Python.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/MLP Машинне навчання з Python:
- Що таке опорна векторна машина (SVM)?
- Чи добре підходить алгоритм K найближчих сусідів для побудови моделей машинного навчання, які можна навчити?
- Чи зазвичай навчальний алгоритм SVM використовується як двійковий лінійний класифікатор?
- Чи можуть алгоритми регресії працювати з безперервними даними?
- Чи лінійна регресія особливо добре підходить для масштабування?
- Як динамічна пропускна здатність середнього зсуву адаптивно регулює параметр пропускної здатності на основі щільності точок даних?
- Яка мета призначення ваг наборам функцій у реалізації динамічної пропускної здатності середнього зсуву?
- Як визначається нове значення радіуса в підході динамічної смуги пропускання середнього зсуву?
- Як підхід динамічної смуги пропускання середнього зсуву справляється з правильним знаходженням центроїдів без жорсткого кодування радіуса?
- Яке обмеження використання фіксованого радіуса в алгоритмі середнього зсуву?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/MLP Machine Learning with Python