El procés d'afegir previsions al final d'un conjunt de dades per a la previsió de regressió implica diversos passos que tenen com a objectiu generar prediccions precises basades en dades històriques. La previsió de regressió és una tècnica dins de l'aprenentatge automàtic que ens permet predir valors continus a partir de la relació entre variables independents i dependents. En aquest context, parlarem de com afegir previsions al final d'un conjunt de dades per a la predicció de regressió mitjançant Python.
1. Preparació de dades:
– Carregueu el conjunt de dades: comenceu carregant el conjunt de dades en un entorn Python. Això es pot fer mitjançant biblioteques com pandas o numpy.
– Exploració de dades: Comprendre l'estructura i les característiques del conjunt de dades. Identifiqueu la variable dependent (la que cal predir) i les variables independents (les utilitzades per a la predicció).
– Neteja de dades: gestioneu els valors que falten, els valors atípics o qualsevol altre problema de qualitat de les dades. Aquest pas garanteix que el conjunt de dades sigui adequat per a l'anàlisi de regressió.
2. Enginyeria de funcions:
– Identificar les característiques rellevants: seleccionar les variables independents que tenen un impacte significatiu en la variable dependent. Això es pot fer mitjançant l'anàlisi de coeficients de correlació o coneixement del domini.
– Transformar variables: si cal, apliqueu transformacions com la normalització o l'estandardització per garantir que totes les variables estiguin a una escala similar. Aquest pas ajuda a aconseguir un millor rendiment del model.
3. Divisió tren-prova:
– Divideix el conjunt de dades: divideix el conjunt de dades en un conjunt d'entrenament i un conjunt de proves. El conjunt d'entrenament s'utilitza per entrenar el model de regressió, mentre que el conjunt de proves s'utilitza per avaluar-ne el rendiment. Una relació de divisió habitual és de 80:20 o 70:30, depenent de la mida del conjunt de dades.
4. Model d'entrenament:
– Seleccioneu un algorisme de regressió: trieu un algorisme de regressió adequat en funció del problema en qüestió. Les opcions populars inclouen regressió lineal, arbres de decisió, boscos aleatoris o regressió vectorial de suport.
– Entrenar el model: ajusta l'algorisme seleccionat a les dades d'entrenament. Això implica trobar els paràmetres òptims que minimitzin la diferència entre els valors previstos i reals.
5. Model d'avaluació:
– Avalueu el rendiment del model: utilitzeu mètriques d'avaluació adequades, com ara l'error quadrat mitjà (MSE), l'error quadrat mitjà (RMSE) o el quadrat R per avaluar la precisió del model.
– Ajustar el model: si el rendiment del model no és satisfactori, considereu ajustar els hiperparàmetres o provar diferents algorismes per millorar els resultats.
6. Previsió:
– Preparar el conjunt de dades de previsió: creeu un nou conjunt de dades que inclogui les dades històriques i l'horitzó de previsió desitjat. L'horitzó de previsió fa referència al nombre de passos de temps en el futur que voleu predir.
– Fusionar conjunts de dades: combineu el conjunt de dades original amb el conjunt de dades de previsió, assegurant-vos que la variable dependent està definida com a nul o un marcador de posició per als valors previstos.
– Feu prediccions: utilitzeu el model de regressió entrenat per predir els valors de l'horitzó de previsió. El model utilitzarà les dades històriques i les relacions apreses durant la formació per generar previsions precises.
– Afegir previsions al conjunt de dades: afegiu els valors previstos al final del conjunt de dades, alineant-los amb els passos de temps adequats.
7. Visualització i anàlisi:
– Visualitza les previsions: traça les dades originals juntament amb els valors previstos per avaluar visualment la precisió de les prediccions. Aquest pas ajuda a identificar qualsevol patró o desviació de les dades reals.
– Analitzar les previsions: calcular estadístiques o mètriques rellevants per mesurar l'exactitud de les previsions. Compareu els valors previstos amb els valors reals per determinar el rendiment del model.
Afegir previsions al final d'un conjunt de dades per a la previsió de regressió implica la preparació de dades, l'enginyeria de característiques, la divisió de proves de trens, l'entrenament de models, l'avaluació de models i, finalment, la previsió. Seguint aquests passos, podem generar prediccions precises mitjançant tècniques de regressió a Python.
Altres preguntes i respostes recents sobre Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python:
- Què és la màquina de vectors de suport (SVM)?
- L'algoritme K de veïns més propers és adequat per crear models d'aprenentatge automàtic entrenables?
- S'utilitza habitualment l'algorisme d'entrenament SVM com a classificador lineal binari?
- Els algorismes de regressió poden funcionar amb dades contínues?
- La regressió lineal és especialment adequada per a l'escala?
- Com vol dir canviar l'amplada de banda dinàmica d'ajustar adaptativament el paràmetre d'amplada de banda en funció de la densitat dels punts de dades?
- Quin és el propòsit d'assignar pesos als conjunts de característiques en la implementació d'ample de banda dinàmic de canvi mitjà?
- Com es determina el nou valor del radi en l'enfocament de l'ample de banda dinàmic del canvi mitjà?
- Com gestiona l'enfocament de l'ample de banda dinàmic del canvi mitjà per trobar els centroides correctament sense codificar el radi?
- Quina és la limitació d'utilitzar un radi fix a l'algorisme de desplaçament mitjà?
Consulteu més preguntes i respostes a EITC/AI/MLP Machine Learning amb Python