Regresyon tahmini için bir veri kümesinin sonuna tahmin ekleme süreci, tarihsel verilere dayalı olarak doğru tahminler üretmeyi amaçlayan birkaç adımı içerir. Regresyon tahmini, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiye dayalı olarak sürekli değerleri tahmin etmemizi sağlayan, makine öğrenimi içindeki bir tekniktir. Bu bağlamda, Python kullanarak regresyon tahmini için bir veri setinin sonuna tahminlerin nasıl ekleneceğini tartışacağız.
1. Veri Hazırlama:
– Veri kümesini yükleyin: Veri kümesini bir Python ortamına yükleyerek başlayın. Bu, pandalar veya numpy gibi kitaplıklar kullanılarak yapılabilir.
– Veri keşfi: Veri kümesinin yapısını ve özelliklerini anlayın. Bağımlı değişkeni (tahmin edilecek olan) ve bağımsız değişkenleri (tahmin için kullanılanlar) tanımlayın.
– Veri temizleme: Eksik değerleri, aykırı değerleri veya diğer veri kalitesi sorunlarını ele alın. Bu adım, veri setinin regresyon analizi için uygun olmasını sağlar.
2. Özellik Mühendisliği:
– İlgili özellikleri tanımlayın: Bağımlı değişken üzerinde önemli etkisi olan bağımsız değişkenleri seçin. Bu, korelasyon katsayılarını veya alan bilgisini analiz ederek yapılabilir.
– Değişkenleri dönüştür: Gerekirse, tüm değişkenlerin benzer ölçekte olmasını sağlamak için normalleştirme veya standardizasyon gibi dönüşümler uygulayın. Bu adım, daha iyi model performansı elde etmeye yardımcı olur.
3. Tren-Test Bölümü:
– Veri setini böl: Veri setini bir eğitim seti ve bir test seti olarak bölün. Eğitim seti, regresyon modelini eğitmek için kullanılırken, test seti performansını değerlendirmek için kullanılır. Veri kümesi boyutuna bağlı olarak ortak bir bölme oranı 80:20 veya 70:30'dur.
4. Model Eğitimi:
– Bir gerileme algoritması seçin: Eldeki soruna göre uygun bir gerileme algoritması seçin. Popüler seçenekler arasında doğrusal regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar veya destek vektörü regresyonu yer alır.
– Modeli eğitin: Seçilen algoritmayı eğitim verilerine uydurun. Bu, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı en aza indiren optimum parametrelerin bulunmasını içerir.
5. Model Değerlendirmesi:
– Model performansını değerlendirin: Modelin doğruluğunu değerlendirmek için ortalama hata karesi (MSE), hatanın karesi ortalaması (RMSE) veya R-kare gibi uygun değerlendirme metriklerini kullanın.
– Modelde ince ayar yapın: Model performansı tatmin edici değilse, sonuçları iyileştirmek için hiperparametreleri ayarlamayı veya farklı algoritmalar denemeyi düşünün.
6. Tahmin:
– Tahmin veri setini hazırlayın: Geçmiş verileri ve istenen tahmin ufkunu içeren yeni bir veri seti oluşturun. Tahmin ufku, tahmin etmek istediğiniz geleceğe doğru atılan zaman adımlarının sayısını ifade eder.
– Veri kümelerini birleştir: Orijinal veri kümesini tahmin veri kümesiyle birleştirerek, bağımlı değişkenin boş değere veya tahmin edilen değerler için bir yer tutucuya ayarlandığından emin olun.
– Tahminler yapın: Tahmin ufkunun değerlerini tahmin etmek için eğitimli regresyon modelini kullanın. Model, doğru tahminler oluşturmak için geçmiş verileri ve eğitim sırasında öğrenilen ilişkileri kullanacaktır.
– Veri kümesine tahminler ekleyin: Tahmin edilen değerleri, uygun zaman adımlarıyla hizalayarak veri kümesinin sonuna ekleyin.
7. Görselleştirme ve Analiz:
– Tahminleri görselleştirin: Tahminlerin doğruluğunu görsel olarak değerlendirmek için orijinal verileri tahmin edilen değerlerle birlikte çizin. Bu adım, gerçek verilerden herhangi bir modelin veya sapmanın belirlenmesine yardımcı olur.
– Tahminleri analiz edin: Tahminlerin doğruluğunu ölçmek için ilgili istatistikleri veya ölçümleri hesaplayın. Modelin performansını belirlemek için tahmin edilen değerleri gerçek değerlerle karşılaştırın.
Regresyon tahmini için bir veri kümesinin sonuna tahminler eklemek, veri hazırlama, özellik mühendisliği, tren-test ayrımı, model eğitimi, model değerlendirmesi ve son olarak tahmin yapmayı içerir. Bu adımları izleyerek Python'da regresyon tekniklerini kullanarak doğru tahminler üretebiliriz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Python ile EITC/AI/MLP Machine Learning:
- Destek Vektör Makinesi (SVM) nedir?
- K en yakın komşu algoritması, eğitilebilir makine öğrenimi modelleri oluşturmak için uygun mu?
- SVM eğitim algoritması yaygın olarak ikili doğrusal sınıflandırıcı olarak mı kullanılıyor?
- Regresyon algoritmaları sürekli verilerle çalışabilir mi?
- Doğrusal regresyon özellikle ölçeklendirme için uygun mudur?
- Ortalama kaydırma dinamik bant genişliği, veri noktalarının yoğunluğuna dayalı olarak bant genişliği parametresini uyarlamalı olarak nasıl ayarlar?
- Ortalama kaydırma dinamik bant genişliği uygulamasında özellik kümelerine ağırlık atamanın amacı nedir?
- Ortalama kaydırma dinamik bant genişliği yaklaşımında yeni yarıçap değeri nasıl belirlenir?
- Ortalama kayma dinamik bant genişliği yaklaşımı, yarıçapı sabit bir şekilde kodlamadan merkezleri bulmayı nasıl doğru bir şekilde ele alır?
- Ortalama kaydırma algoritmasında sabit bir yarıçap kullanmanın sınırlaması nedir?
Python ile EITC/AI/MLP Makine Öğreniminde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin