ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਨਿਰੰਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਘਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਕੀਮਤ ਰੇਂਜ ਨੂੰ "ਘੱਟ", "ਮੱਧਮ" ਅਤੇ "ਉੱਚ" ਵਰਗੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਮਰਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਵਰਗ ਫੁਟੇਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਉਹ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1-ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਜੋਂ ਵਿਹਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਘੰਟੇ, ਹਾਜ਼ਰੀ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਗ੍ਰੇਡ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਕੋਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣੇ ਅੰਤਿਮ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਾਸ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਫੇਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ: "ਪਾਸ" ਅਤੇ "ਫੇਲ।" ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
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
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਦਬਾਅ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ