تتضمن عملية إضافة تنبؤات في نهاية مجموعة بيانات للتنبؤ بالانحدار عدة خطوات تهدف إلى إنشاء تنبؤات دقيقة بناءً على البيانات التاريخية. التنبؤ بالانحدار هو أسلوب في التعلم الآلي يسمح لنا بالتنبؤ بالقيم المستمرة بناءً على العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة. في هذا السياق ، سنناقش كيفية إضافة تنبؤات في نهاية مجموعة بيانات للتنبؤ بالانحدار باستخدام Python.
1. تحضير البيانات:
- تحميل مجموعة البيانات: ابدأ بتحميل مجموعة البيانات في بيئة بايثون. يمكن القيام بذلك باستخدام مكتبات مثل الباندا أو numpy.
- استكشاف البيانات: فهم بنية وخصائص مجموعة البيانات. حدد المتغير التابع (المتغير المتوقع) والمتغيرات المستقلة (المتغيرات المستخدمة للتنبؤ).
- تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو أي مشكلات أخرى تتعلق بجودة البيانات. تضمن هذه الخطوة أن مجموعة البيانات مناسبة لتحليل الانحدار.
2. هندسة الميزات:
- تحديد الميزات ذات الصلة: حدد المتغيرات المستقلة التي لها تأثير كبير على المتغير التابع. يمكن القيام بذلك عن طريق تحليل معاملات الارتباط أو معرفة المجال.
- متغيرات التحويل: إذا لزم الأمر ، قم بتطبيق تحويلات مثل التطبيع أو التوحيد القياسي للتأكد من أن جميع المتغيرات في نطاق مماثل. تساعد هذه الخطوة في تحقيق أداء أفضل للنموذج.
3. تقسيم اختبار التدريب:
- تقسيم مجموعة البيانات: قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب نموذج الانحدار ، بينما يتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أدائها. نسبة الانقسام الشائعة هي 80:20 أو 70:30 ، اعتمادًا على حجم مجموعة البيانات.
4. تدريب نموذجي:
- حدد خوارزمية الانحدار: اختر خوارزمية الانحدار المناسبة بناءً على المشكلة المطروحة. تشمل الخيارات الشائعة الانحدار الخطي أو أشجار القرار أو الغابات العشوائية أو دعم الانحدار المتجه.
- تدريب النموذج: ملاءمة الخوارزمية المختارة لبيانات التدريب. يتضمن ذلك العثور على المعلمات المثلى التي تقلل من الاختلاف بين القيم المتوقعة والفعلية.
5. تقييم النموذج:
- تقييم أداء النموذج: استخدم مقاييس التقييم المناسبة مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE) ، أو خطأ متوسط التربيعي (RMSE) ، أو R-squared لتقييم دقة النموذج.
- ضبط النموذج: إذا كان أداء النموذج غير مرضٍ ، ففكر في تعديل المعلمات الفائقة أو تجربة خوارزميات مختلفة لتحسين النتائج.
6. التنبؤ:
- قم بإعداد مجموعة بيانات التنبؤ: قم بإنشاء مجموعة بيانات جديدة تتضمن البيانات التاريخية وأفق التنبؤ المطلوب. يشير أفق التنبؤ إلى عدد الخطوات الزمنية في المستقبل التي تريد توقعها.
- دمج مجموعات البيانات: ادمج مجموعة البيانات الأصلية مع مجموعة بيانات التنبؤ ، مما يضمن تعيين المتغير التابع على قيمة خالية أو عنصر نائب للقيم المتوقعة.
- عمل تنبؤات: استخدم نموذج الانحدار المدرب للتنبؤ بقيم أفق التنبؤ. سيستخدم النموذج البيانات التاريخية والعلاقات التي تم تعلمها أثناء التدريب لإنشاء تنبؤات دقيقة.
- إضافة تنبؤات إلى مجموعة البيانات: قم بإلحاق القيم المتوقعة بنهاية مجموعة البيانات ، ومواءمتها مع الخطوات الزمنية المناسبة.
7. التصور والتحليل:
- تصور التنبؤات: ارسم البيانات الأصلية مع القيم المتوقعة لتقييم دقة التنبؤات بصريًا. تساعد هذه الخطوة في تحديد أي أنماط أو انحرافات عن البيانات الفعلية.
- تحليل التوقعات: احسب الإحصائيات أو المقاييس ذات الصلة لقياس دقة التنبؤات. قارن القيم المتوقعة بالقيم الفعلية لتحديد أداء النموذج.
تتضمن إضافة التنبؤات في نهاية مجموعة البيانات للتنبؤ بالانحدار إعداد البيانات وهندسة الميزات وتقسيم اختبار التدريب وتدريب النموذج وتقييم النموذج وأخيراً التنبؤ. باتباع هذه الخطوات ، يمكننا إنشاء تنبؤات دقيقة باستخدام تقنيات الانحدار في بايثون.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python:
- ما هي آلة المتجه الداعمة (SVM)؟
- هل خوارزمية الجيران الأقرب K مناسبة تمامًا لبناء نماذج التعلم الآلي القابلة للتدريب؟
- هل خوارزمية تدريب SVM شائعة الاستخدام كمصنف خطي ثنائي؟
- هل يمكن لخوارزميات الانحدار العمل مع البيانات المستمرة؟
- هل الانحدار الخطي مناسب بشكل خاص للقياس؟
- كيف يعني تحويل عرض النطاق الترددي الديناميكي ضبط معلمة النطاق الترددي بشكل تكيفي بناءً على كثافة نقاط البيانات؟
- ما هو الغرض من تعيين أوزان لمجموعات الميزات في تنفيذ متوسط عرض النطاق الترددي الديناميكي؟
- كيف يتم تحديد قيمة نصف القطر الجديدة في نهج عرض النطاق الترددي الديناميكي المتوسط؟
- كيف يتعامل نهج عرض النطاق الترددي الديناميكي المتوسط مع العثور على النقط الوسطى بشكل صحيح دون ترميز نصف القطر الثابت؟
- ما حدود استخدام نصف قطر ثابت في خوارزمية متوسط التحول؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python