Процесът на добавяне на прогнози в края на набор от данни за регресионно прогнозиране включва няколко стъпки, които имат за цел да генерират точни прогнози въз основа на исторически данни. Регресионното прогнозиране е техника в рамките на машинното обучение, която ни позволява да прогнозираме непрекъснати стойности въз основа на връзката между независими и зависими променливи. В този контекст ще обсъдим как да добавяме прогнози в края на набор от данни за регресионно прогнозиране с помощта на Python.
1. Подготовка на данните:
– Заредете набора от данни: Започнете със зареждане на набора от данни в среда на Python. Това може да стане с помощта на библиотеки като pandas или numpy.
– Проучване на данни: Разберете структурата и характеристиките на набора от данни. Идентифицирайте зависимата променлива (тази, която трябва да се предвиди) и независимите променливи (тези, които се използват за прогнозиране).
– Почистване на данни: Справете се с липсващи стойности, извънредни стойности или всякакви други проблеми с качеството на данните. Тази стъпка гарантира, че наборът от данни е подходящ за регресионен анализ.
2. Инженеринг на функции:
– Идентифицирайте съответните характеристики: Изберете независимите променливи, които оказват значително влияние върху зависимата променлива. Това може да се направи чрез анализиране на коефициенти на корелация или знания в областта.
– Трансформирайте променливи: Ако е необходимо, приложете трансформации като нормализиране или стандартизиране, за да сте сигурни, че всички променливи са в подобен мащаб. Тази стъпка помага за постигане на по-добра производителност на модела.
3. Разделяне на тренировъчен тест:
– Разделете набора от данни: Разделете набора от данни на набор за обучение и набор за тестване. Наборът за обучение се използва за обучение на регресионния модел, докато наборът за тестване се използва за оценка на неговото представяне. Обичайното съотношение на разделяне е 80:20 или 70:30, в зависимост от размера на набора от данни.
4. Обучение на модели:
– Изберете алгоритъм за регресия: Изберете подходящ алгоритъм за регресия въз основа на проблема. Популярните избори включват линейна регресия, дървета на решенията, произволни гори или поддържаща векторна регресия.
– Обучете модела: Напаснете избрания алгоритъм към данните за обучение. Това включва намиране на оптималните параметри, които минимизират разликата между прогнозираните и действителните стойности.
5. Оценка на модела:
– Оценете производителността на модела: Използвайте подходящи показатели за оценка, като средна квадратна грешка (MSE), средна квадратна грешка (RMSE) или R-квадрат, за да оцените точността на модела.
– Настройте фино модела: Ако производителността на модела не е задоволителна, помислете за коригиране на хиперпараметри или изпробване на различни алгоритми, за да подобрите резултатите.
6. Прогнозиране:
– Подгответе набора от данни за прогнозиране: Създайте нов набор от данни, който включва историческите данни и желания прогнозен хоризонт. Прогнозният хоризонт се отнася до броя времеви стъпки в бъдещето, които искате да предскажете.
– Обединяване на набори от данни: Комбинирайте оригиналния набор от данни с набора от прогнозни данни, като се уверите, че зависимата променлива е зададена на нула или контейнер за прогнозираните стойности.
– Правете прогнози: Използвайте обучения регресионен модел, за да прогнозирате стойностите за прогнозния хоризонт. Моделът ще използва историческите данни и връзките, научени по време на обучението, за да генерира точни прогнози.
– Добавете прогнози към набора от данни: Добавете прогнозираните стойности в края на набора от данни, като ги подравните с подходящите времеви стъпки.
7. Визуализация и анализ:
– Визуализирайте прогнозите: Начертайте оригиналните данни заедно с прогнозираните стойности, за да оцените визуално точността на прогнозите. Тази стъпка помага при идентифицирането на всякакви модели или отклонения от действителните данни.
– Анализирайте прогнозите: Изчислете съответните статистики или показатели, за да измерите точността на прогнозите. Сравнете прогнозираните стойности с действителните стойности, за да определите ефективността на модела.
Добавянето на прогнози в края на набор от данни за регресионно прогнозиране включва подготовка на данни, инженеринг на функции, разделяне на тестове за обучение, обучение на модела, оценка на модела и накрая прогнозиране. Следвайки тези стъпки, можем да генерираме точни прогнози, използвайки техники за регресия в Python.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/MLP машинно обучение с Python:
- Какво представлява опорната векторна машина (SVM)?
- Подходящ ли е алгоритъмът K за най-близки съседи за изграждане на обучаеми модели за машинно обучение?
- SVM алгоритъмът за обучение често ли се използва като двоичен линеен класификатор?
- Могат ли регресионните алгоритми да работят с непрекъснати данни?
- Линейната регресия особено подходяща ли е за мащабиране?
- Как динамичната честотна лента с изместване на средната стойност коригира адаптивно параметъра на честотната лента въз основа на плътността на точките от данни?
- Каква е целта на присвояването на тегла на наборите от функции в изпълнението на динамичната честотна лента със средна промяна?
- Как се определя новата стойност на радиуса при подхода на динамичната честотна лента на средното изместване?
- Как подходът на средната промяна на динамичната честотна лента се справя с правилното намиране на центроиди без твърдо кодиране на радиуса?
- Какво е ограничението за използване на фиксиран радиус в алгоритъма за средно изместване?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/MLP Машинно обучение с Python