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 ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ:
- ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੋਡ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਂਡਾ ਜਾਂ ਨੰਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਖੋਜ: ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਅਨੁਮਾਨਤ ਵੇਰੀਏਬਲ) ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।
- ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ: ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ, ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ। ਇਹ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।
2. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ:
- ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ: ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਪਰਿਵਰਤਨ ਵੇਰੀਏਬਲ: ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹਨ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਜਾਂ ਮਾਨਕੀਕਰਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਟ੍ਰੇਨ-ਟੈਸਟ ਸਪਲਿਟ:
- ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੰਡੋ: ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਕਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸਪਲਿਟ ਅਨੁਪਾਤ 80:20 ਜਾਂ 70:30 ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣੋ: ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣੋ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ: ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਚੁਣੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
5. ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ:
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੱਧ ਵਰਗ ਗਲਤੀ (MSE), ਰੂਟ ਮਤਲਬ ਵਰਗ ਗਲਤੀ (RMSE), ਜਾਂ R- ਵਰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਓ: ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਤਸੱਲੀਬਖਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
6. ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:
- ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇੱਛਤ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਰੁਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਰੁਖ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
- ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਓ: ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਮੂਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਜੋੜੋ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਨਲ ਜਾਂ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰੋ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਰੁਖ ਲਈ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ।
- ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ।
7. ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ:
- ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਕਦਮ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਭਟਕਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਜਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਟ੍ਰੇਨ-ਟੈਸਟ ਸਪਲਿਟ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
- ਕੀ SVM ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਈਨਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- ਕੀ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
- ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਘਣਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
- ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਰੇਡੀਅਸ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਰੇਡੀਅਸ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕੋਡਿੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਟਰੋਇਡਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦੀ ਹੈ?
- ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਰੇਡੀਅਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
Python ਨਾਲ EITC/AI/MLP ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ