రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ కోసం డేటాసెట్ చివరిలో సూచనలను జోడించే ప్రక్రియ చారిత్రక డేటా ఆధారంగా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించే లక్ష్యంతో అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లోని ఒక టెక్నిక్, ఇది స్వతంత్ర మరియు డిపెండెంట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం ఆధారంగా నిరంతర విలువలను అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, పైథాన్ని ఉపయోగించి రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ కోసం డేటాసెట్ చివరిలో సూచనలను ఎలా జోడించాలో మేము చర్చిస్తాము.
1. డేటా తయారీ:
- డేటాసెట్ను లోడ్ చేయండి: డేటాసెట్ను పైథాన్ వాతావరణంలోకి లోడ్ చేయడం ద్వారా ప్రారంభించండి. ఇది పాండాలు లేదా నంపీ వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించి చేయవచ్చు.
- డేటా అన్వేషణ: డేటాసెట్ యొక్క నిర్మాణం మరియు లక్షణాలను అర్థం చేసుకోండి. డిపెండెంట్ వేరియబుల్ (అంచనా వేయవలసినది) మరియు ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్స్ (అంచనా కోసం ఉపయోగించేవి) గుర్తించండి.
- డేటా క్లీనింగ్: తప్పిపోయిన విలువలు, అవుట్లయర్లు లేదా ఏదైనా ఇతర డేటా నాణ్యత సమస్యలను నిర్వహించండి. ఈ దశ డేటాసెట్ రిగ్రెషన్ విశ్లేషణకు అనుకూలంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది.
2. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్:
– సంబంధిత లక్షణాలను గుర్తించండి: డిపెండెంట్ వేరియబుల్పై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపే స్వతంత్ర వేరియబుల్లను ఎంచుకోండి. సహసంబంధ గుణకాలు లేదా డొమైన్ పరిజ్ఞానాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు.
– ట్రాన్స్ఫార్మ్ వేరియబుల్స్: అవసరమైతే, అన్ని వేరియబుల్స్ ఒకే స్కేల్లో ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి సాధారణీకరణ లేదా ప్రమాణీకరణ వంటి పరివర్తనలను వర్తింపజేయండి. ఈ దశ మెరుగైన మోడల్ పనితీరును సాధించడంలో సహాయపడుతుంది.
3. రైలు-పరీక్ష విభజన:
– డేటాసెట్ను విభజించండి: డేటాసెట్ను శిక్షణా సమితి మరియు టెస్టింగ్ సెట్గా విభజించండి. ట్రైనింగ్ సెట్ రిగ్రెషన్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే టెస్టింగ్ సెట్ దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. డేటాసెట్ పరిమాణాన్ని బట్టి సాధారణ విభజన నిష్పత్తి 80:20 లేదా 70:30.
4. మోడల్ శిక్షణ:
– రిగ్రెషన్ అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోండి: సమస్య ఆధారంగా తగిన రిగ్రెషన్ అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోండి. జనాదరణ పొందిన ఎంపికలలో లీనియర్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు, యాదృచ్ఛిక అడవులు లేదా సపోర్ట్ వెక్టర్ రిగ్రెషన్ ఉన్నాయి.
- మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వండి: ఎంచుకున్న అల్గోరిథంను శిక్షణ డేటాకు అమర్చండి. ఊహించిన మరియు వాస్తవ విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించే సరైన పారామితులను కనుగొనడం ఇందులో ఉంటుంది.
5. మోడల్ మూల్యాంకనం:
– మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయండి: మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (MSE), రూట్ మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (RMSE) లేదా R-స్క్వేర్డ్ వంటి తగిన మూల్యాంకన కొలమానాలను ఉపయోగించండి.
– మోడల్ని చక్కగా ట్యూన్ చేయండి: మోడల్ పనితీరు సంతృప్తికరంగా లేకుంటే, ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి హైపర్పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేయడం లేదా విభిన్న అల్గారిథమ్లను ప్రయత్నించడం వంటివి పరిగణించండి.
6. అంచనా:
- అంచనా డేటాసెట్ను సిద్ధం చేయండి: చారిత్రక డేటా మరియు కావలసిన సూచన హోరిజోన్తో కూడిన కొత్త డేటాసెట్ను సృష్టించండి. సూచన హోరిజోన్ మీరు అంచనా వేయాలనుకుంటున్న భవిష్యత్ దశల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
– డేటాసెట్లను విలీనం చేయండి: ఒరిజినల్ డేటాసెట్ని ఫోర్కాస్టింగ్ డేటాసెట్తో కలపండి, డిపెండెంట్ వేరియబుల్ను అంచనా వేసిన విలువలకు శూన్యం లేదా ప్లేస్హోల్డర్గా సెట్ చేసినట్లు నిర్ధారిస్తుంది.
- అంచనాలను రూపొందించండి: సూచన హోరిజోన్ కోసం విలువలను అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన రిగ్రెషన్ మోడల్ని ఉపయోగించండి. ఖచ్చితమైన సూచనలను రూపొందించడానికి మోడల్ చారిత్రక డేటాను మరియు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న సంబంధాలను ఉపయోగించుకుంటుంది.
– డేటాసెట్కు భవిష్యవాణిని జోడించండి: అంచనా వేసిన విలువలను డేటాసెట్ చివరకి చేర్చండి, వాటిని తగిన సమయ దశలతో సమలేఖనం చేయండి.
7. విజువలైజేషన్ మరియు విశ్లేషణ:
– భవిష్య సూచనలను దృశ్యమానం చేయండి: అంచనాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని దృశ్యమానంగా అంచనా వేయడానికి అంచనా వేసిన విలువలతో పాటు అసలు డేటాను ప్లాట్ చేయండి. ఈ దశ వాస్తవ డేటా నుండి ఏవైనా నమూనాలు లేదా వ్యత్యాసాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
– అంచనాలను విశ్లేషించండి: సూచనల ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవడానికి సంబంధిత గణాంకాలు లేదా కొలమానాలను లెక్కించండి. మోడల్ పనితీరును గుర్తించడానికి అంచనా వేసిన విలువలను వాస్తవ విలువలతో సరిపోల్చండి.
రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ కోసం డేటాసెట్ చివరిలో సూచనలను జోడించడం అనేది డేటా తయారీ, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, రైలు-పరీక్ష స్ప్లిట్, మోడల్ ట్రైనింగ్, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు చివరగా అంచనా వేయడం. ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, మేము పైథాన్లోని రిగ్రెషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్:
- సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అంటే ఏమిటి?
- K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందగల మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుందా?
- SVM శిక్షణ అల్గోరిథం సాధారణంగా బైనరీ లీనియర్ వర్గీకరణగా ఉపయోగించబడుతుందా?
- రిగ్రెషన్ అల్గోరిథంలు నిరంతర డేటాతో పని చేయగలవా?
- లీనియర్ రిగ్రెషన్ ముఖ్యంగా స్కేలింగ్కు బాగా సరిపోతుందా?
- మీన్ షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ డేటా పాయింట్ల సాంద్రత ఆధారంగా బ్యాండ్విడ్త్ పరామితిని ఎలా సర్దుబాటు చేస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ అమలులో ఫీచర్ సెట్లకు బరువులు కేటాయించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానంలో కొత్త వ్యాసార్థం విలువ ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానం, వ్యాసార్థాన్ని హార్డ్ కోడింగ్ చేయకుండా సెంట్రాయిడ్లను సరిగ్గా కనుగొనడాన్ని ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ అల్గారిథమ్లో స్థిర వ్యాసార్థాన్ని ఉపయోగించడం యొక్క పరిమితి ఏమిటి?
పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి