Proses menambah ramalan pada akhir set data untuk ramalan regresi melibatkan beberapa langkah yang bertujuan untuk menjana ramalan yang tepat berdasarkan data sejarah. Ramalan regresi ialah teknik dalam pembelajaran mesin yang membolehkan kami meramalkan nilai berterusan berdasarkan hubungan antara pembolehubah bebas dan bersandar. Dalam konteks ini, kita akan membincangkan cara menambah ramalan pada penghujung set data untuk ramalan regresi menggunakan Python.
1. Penyediaan Data:
– Muatkan dataset: Mulakan dengan memuatkan dataset ke dalam persekitaran Python. Ini boleh dilakukan menggunakan perpustakaan seperti panda atau numpy.
– Penerokaan data: Fahami struktur dan ciri set data. Kenal pasti pembolehubah bersandar (yang akan diramalkan) dan pembolehubah tidak bersandar (yang digunakan untuk ramalan).
– Pembersihan data: Mengendalikan nilai yang hilang, outlier atau sebarang isu kualiti data lain. Langkah ini memastikan set data sesuai untuk analisis regresi.
2. Kejuruteraan Ciri:
– Kenal pasti ciri yang berkaitan: Pilih pembolehubah tidak bersandar yang mempunyai kesan yang signifikan terhadap pembolehubah bersandar. Ini boleh dilakukan dengan menganalisis pekali korelasi atau pengetahuan domain.
– Transform variables: Jika perlu, gunakan transformasi seperti normalisasi atau standardisasi untuk memastikan semua pembolehubah berada pada skala yang sama. Langkah ini membantu dalam mencapai prestasi model yang lebih baik.
3. Pemisahan Ujian Keretapi:
– Pisahkan set data: Bahagikan set data kepada set latihan dan set ujian. Set latihan digunakan untuk melatih model regresi, manakala set ujian digunakan untuk menilai prestasinya. Nisbah pemisahan biasa ialah 80:20 atau 70:30, bergantung pada saiz set data.
4. Latihan Model:
– Pilih algoritma regresi: Pilih algoritma regresi yang sesuai berdasarkan masalah yang dihadapi. Pilihan popular termasuk regresi linear, pepohon keputusan, hutan rawak atau regresi vektor sokongan.
– Latih model: Pasangkan algoritma yang dipilih pada data latihan. Ini melibatkan mencari parameter optimum yang meminimumkan perbezaan antara nilai yang diramalkan dan sebenar.
5. Penilaian Model:
– Nilaikan prestasi model: Gunakan metrik penilaian yang sesuai seperti ralat kuasa dua min (MSE), ralat kuasa dua purata (RMSE) atau R-kuasa dua untuk menilai ketepatan model.
– Perhalusi model: Jika prestasi model tidak memuaskan, pertimbangkan untuk melaraskan hiperparameter atau mencuba algoritma yang berbeza untuk meningkatkan keputusan.
6. Ramalan:
– Sediakan set data ramalan: Buat set data baharu yang merangkumi data sejarah dan ufuk ramalan yang dikehendaki. Horizon ramalan merujuk kepada bilangan langkah masa ke masa hadapan yang anda ingin ramalkan.
– Gabungkan set data: Gabungkan set data asal dengan set data ramalan, memastikan pembolehubah bersandar ditetapkan kepada null atau pemegang tempat untuk nilai ramalan.
– Buat ramalan: Gunakan model regresi terlatih untuk meramalkan nilai bagi ufuk ramalan. Model ini akan menggunakan data sejarah dan hubungan yang dipelajari semasa latihan untuk menjana ramalan yang tepat.
– Tambahkan ramalan pada set data: Tambahkan nilai ramalan pada penghujung set data, menjajarkannya dengan langkah masa yang sesuai.
7. Visualisasi dan Analisis:
– Visualisasikan ramalan: Plot data asal bersama-sama dengan nilai ramalan untuk menilai secara visual ketepatan ramalan. Langkah ini membantu dalam mengenal pasti sebarang corak atau penyelewengan daripada data sebenar.
– Menganalisis ramalan: Kira statistik atau metrik yang berkaitan untuk mengukur ketepatan ramalan. Bandingkan nilai ramalan dengan nilai sebenar untuk menentukan prestasi model.
Menambah ramalan pada penghujung set data untuk ramalan regresi melibatkan penyediaan data, kejuruteraan ciri, pemisahan ujian kereta api, latihan model, penilaian model dan akhir sekali, peramalan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kami boleh menjana ramalan yang tepat menggunakan teknik regresi dalam Python.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python:
- Apakah Mesin Vektor Sokongan (SVM)?
- Adakah algoritma jiran terdekat K sangat sesuai untuk membina model pembelajaran mesin yang boleh dilatih?
- Adakah algoritma latihan SVM biasanya digunakan sebagai pengelas linear binari?
- Bolehkah algoritma regresi berfungsi dengan data berterusan?
- Adakah regresi linear sangat sesuai untuk penskalaan?
- Bagaimanakah min anjakan jalur lebar dinamik menyesuaikan parameter lebar jalur secara adaptif berdasarkan ketumpatan titik data?
- Apakah tujuan memberikan pemberat kepada set ciri dalam perlaksanaan jalur lebar dinamik anjakan min?
- Bagaimanakah nilai jejari baharu ditentukan dalam pendekatan jalur lebar dinamik anjakan min?
- Bagaimanakah pendekatan jalur lebar dinamik peralihan min mengendalikan mencari centroid dengan betul tanpa pengekodan keras jejari?
- Apakah had penggunaan jejari tetap dalam algoritma anjakan min?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python