రిగ్రెషన్ ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్లో క్లాసిఫైయర్ని అమర్చడం అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా నిరంతర సంఖ్యా విలువలను అంచనా వేయడం రిగ్రెషన్ యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం. అయినప్పటికీ, నిరంతర విలువలను అంచనా వేయడం కంటే మేము డేటాను వివిక్త వర్గాలుగా వర్గీకరించాల్సిన సందర్భాలు ఉన్నాయి. అటువంటి సందర్భాలలో, వర్గీకరణను అమర్చడం అవసరం.
రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో వర్గీకరణను అమర్చడం యొక్క ఉద్దేశ్యం రిగ్రెషన్ సమస్యను వర్గీకరణ సమస్యగా మార్చడం. అలా చేయడం ద్వారా, మేము రిగ్రెషన్ టాస్క్ను పరిష్కరించడానికి వర్గీకరణ అల్గారిథమ్ల శక్తిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ విధానం వర్గీకరణ సమస్యలను నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన వర్గీకరణలను విస్తృత శ్రేణిని ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
రిగ్రెషన్లో వర్గీకరణను అమర్చడానికి ఒక సాధారణ సాంకేతికత ఏమిటంటే, నిరంతర అవుట్పుట్ వేరియబుల్ను ముందే నిర్వచించిన వర్గాల సెట్గా విభజించడం. ఉదాహరణకు, మేము ఇంటి ధరలను అంచనా వేస్తే, ధర పరిధిని "తక్కువ," "మధ్యస్థం" మరియు "అధిక" వంటి వర్గాలుగా విభజించవచ్చు. గదుల సంఖ్య, స్థానం మరియు చదరపు ఫుటేజ్ వంటి ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా ఈ వర్గాలను అంచనా వేయడానికి మేము వర్గీకరణకు శిక్షణ ఇవ్వగలము.
వర్గీకరణను అమర్చడం ద్వారా, మేము నిర్ణయ వృక్షాలు, యాదృచ్ఛిక అడవులు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లు వంటి వివిధ వర్గీకరణ అల్గారిథమ్ల ప్రయోజనాన్ని పొందవచ్చు. ఈ అల్గారిథమ్లు ఇన్పుట్ ఫీచర్లు మరియు టార్గెట్ వేరియబుల్ మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను నిర్వహించగలవు. వారు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి డేటాలోని నిర్ణయ సరిహద్దులు మరియు నమూనాలను నేర్చుకోవచ్చు.
అంతేకాకుండా, రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో వర్గీకరణదారుని అమర్చడం వలన వర్గీకరణ సందర్భంలో రిగ్రెషన్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. వర్గీకరణదారుగా పరిగణించబడినప్పుడు రిగ్రెషన్ మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో అంచనా వేయడానికి మేము ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి బాగా స్థిరపడిన మూల్యాంకన కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు.
అదనంగా, రిగ్రెషన్ ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్లో క్లాసిఫైయర్ని అమర్చడం ఒక ఉపదేశ విలువను అందిస్తుంది. రిగ్రెషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వివిధ దృక్కోణాలు మరియు విధానాలను అన్వేషించడంలో ఇది మాకు సహాయపడుతుంది. సమస్యను వర్గీకరణ విధిగా పరిగణించడం ద్వారా, మేము డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలపై అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు. ఈ విస్తృత దృక్పథం డేటాపై మన అవగాహనను పెంచుతుంది మరియు వినూత్న పరిష్కారాలు మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ పద్ధతులకు దారి తీస్తుంది.
రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో వర్గీకరణను అమర్చడం యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని వివరించడానికి, ఒక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. స్టడీ అవర్స్, హాజరు మరియు మునుపటి గ్రేడ్లు వంటి ఫీచర్లతో సహా విద్యార్థుల పనితీరు గురించి సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న డేటాసెట్ను కలిగి ఉన్నారని అనుకుందాం. లక్ష్య వేరియబుల్ తుది పరీక్ష స్కోర్, ఇది నిరంతర విలువ. విద్యార్థి వారి చివరి పరీక్ష స్కోర్ ఆధారంగా ఉత్తీర్ణులు అవుతారో లేదా విఫలమవుతారో మేము అంచనా వేయాలనుకుంటే, స్కోర్లను రెండు వర్గాలుగా విభజించడం ద్వారా మేము వర్గీకరణకు సరిపోతాము: "పాస్" మరియు "ఫెయిల్." మేము పాస్/ఫెయిల్ ఫలితాన్ని అంచనా వేయడానికి ఇన్పుట్ ఫీచర్లను ఉపయోగించి వర్గీకరణకు శిక్షణ ఇవ్వగలము.
రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో వర్గీకరణదారుని అమర్చడం వలన రిగ్రెషన్ సమస్యను వర్గీకరణ సమస్యగా మార్చవచ్చు. ఇది వర్గీకరణ అల్గారిథమ్ల శక్తిని ప్రభావితం చేయడానికి, వర్గీకరణ సందర్భంలో రిగ్రెషన్ మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు డేటాపై విస్తృత అవగాహనను పొందడానికి మాకు సహాయం చేస్తుంది. ఈ విధానం విలువైన దృక్పథాన్ని అందిస్తుంది మరియు రిగ్రెషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
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