ਟੈਸਟਿੰਗ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਗੁਣਕ (R-ਵਰਗ) ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ?
ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਗੁਣਾਂਕ, ਜਿਸ ਨੂੰ R-ਵਰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
0 ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਗੁਣਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁਣਾਂਕ, R^2 ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। R^2 ਦੀ ਰੇਂਜ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0
Python ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ R-squared ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
R-ਵਰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਪ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨੂੰ
R-ਵਰਗ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
R-ਵਰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
ਇੱਕ ਉੱਚ ਆਰ-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਉੱਚ ਆਰ-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਿੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। R-ਵਰਗ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ
R-ਵਰਗ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
R-ਵਰਗ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਚੰਗੀਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦੇਖੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ-ਫਿੱਟ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ-ਫਿੱਟ ਲਾਈਨ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਹੈ ਜੋ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮੁੱਚੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ