Het proces van het toevoegen van prognoses aan het einde van een dataset voor regressieprognoses omvat verschillende stappen die gericht zijn op het genereren van nauwkeurige voorspellingen op basis van historische gegevens. Regressievoorspelling is een techniek binnen machine learning waarmee we continue waarden kunnen voorspellen op basis van de relatie tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen. In deze context bespreken we hoe u prognoses kunt toevoegen aan het einde van een dataset voor regressieprognoses met behulp van Python.
1. Gegevensvoorbereiding:
– Laad de dataset: Begin met het laden van de dataset in een Python-omgeving. Dit kan worden gedaan met behulp van bibliotheken zoals panda's of numpy.
– Gegevensverkenning: begrijp de structuur en kenmerken van de dataset. Identificeer de afhankelijke variabele (degene die moet worden voorspeld) en de onafhankelijke variabelen (degene die worden gebruikt voor voorspelling).
– Gegevens opschonen: omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters of andere problemen met gegevenskwaliteit. Deze stap zorgt ervoor dat de dataset geschikt is voor regressieanalyse.
2. Feature-engineering:
– Identificeer relevante kenmerken: selecteer de onafhankelijke variabelen die een significante invloed hebben op de afhankelijke variabele. Dit kan door correlatiecoëfficiënten of domeinkennis te analyseren.
– Variabelen transformeren: Pas indien nodig transformaties zoals normalisatie of standaardisatie toe om ervoor te zorgen dat alle variabelen op een vergelijkbare schaal zijn. Deze stap helpt bij het bereiken van betere modelprestaties.
3. Trein-testsplitsing:
– Splits de dataset: Verdeel de dataset in een trainingsset en een testset. De trainingsset wordt gebruikt om het regressiemodel te trainen, terwijl de testset wordt gebruikt om de prestaties ervan te evalueren. Een gebruikelijke splitsingsratio is 80:20 of 70:30, afhankelijk van de grootte van de dataset.
4. Modeltraining:
– Selecteer een regressie-algoritme: kies een geschikt regressie-algoritme op basis van het probleem dat zich voordoet. Populaire keuzes zijn onder meer lineaire regressie, beslissingsbomen, willekeurige forests of ondersteunende vectorregressie.
– Train het model: Pas het geselecteerde algoritme aan op de trainingsgegevens. Dit omvat het vinden van de optimale parameters die het verschil tussen de voorspelde en werkelijke waarden minimaliseren.
5. Modelevaluatie:
– Evalueer de prestaties van het model: gebruik geschikte evaluatiestatistieken zoals gemiddelde kwadratische fout (MSE), root mean squared error (RMSE) of R-kwadraat om de nauwkeurigheid van het model te beoordelen.
- Verfijn het model: als de modelprestaties niet bevredigend zijn, overweeg dan hyperparameters aan te passen of verschillende algoritmen uit te proberen om de resultaten te verbeteren.
6. Voorspelling:
– Bereid de prognosegegevensset voor: maak een nieuwe gegevensset met de historische gegevens en de gewenste prognosehorizon. De prognosehorizon verwijst naar het aantal tijdstappen in de toekomst dat u wilt voorspellen.
– Gegevenssets samenvoegen: combineer de originele gegevensset met de prognosegegevensset en zorg ervoor dat de afhankelijke variabele is ingesteld op null of een tijdelijke aanduiding voor de voorspelde waarden.
– Doe voorspellingen: gebruik het getrainde regressiemodel om de waarden voor de prognosehorizon te voorspellen. Het model gebruikt de historische gegevens en de relaties die tijdens de training zijn geleerd om nauwkeurige voorspellingen te genereren.
– Prognoses toevoegen aan de dataset: voeg de voorspelde waarden toe aan het einde van de dataset en lijn ze uit met de juiste tijdstappen.
7. Visualisatie en analyse:
– Visualiseer de prognoses: plot de oorspronkelijke gegevens samen met de voorspelde waarden om de nauwkeurigheid van de voorspellingen visueel te beoordelen. Deze stap helpt bij het identificeren van patronen of afwijkingen van de feitelijke gegevens.
- Analyseer de prognoses: bereken relevante statistieken of statistieken om de nauwkeurigheid van de prognoses te meten. Vergelijk de voorspelde waarden met de werkelijke waarden om de prestaties van het model te bepalen.
Het toevoegen van prognoses aan het einde van een dataset voor regressieprognoses omvat gegevensvoorbereiding, functie-engineering, trein-testsplitsing, modeltraining, modelevaluatie en ten slotte prognoses. Door deze stappen te volgen, kunnen we nauwkeurige voorspellingen genereren met behulp van regressietechnieken in Python.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/MLP Machine Learning met Python:
- Wat is de ondersteuningsvectormachine (SVM)?
- Is het K naaste buren-algoritme zeer geschikt voor het bouwen van trainbare machine learning-modellen?
- Wordt het SVM-trainingsalgoritme vaak gebruikt als een binaire lineaire classificator?
- Kunnen regressie-algoritmen werken met continue gegevens?
- Is lineaire regressie bijzonder geschikt voor schaalvergroting?
- Hoe past mean shift dynamische bandbreedte adaptief de bandbreedteparameter aan op basis van de dichtheid van de datapunten?
- Wat is het doel van het toekennen van gewichten aan feature sets in de mean shift dynamische bandbreedte-implementatie?
- Hoe wordt de nieuwe radiuswaarde bepaald in de dynamische bandbreedtebenadering met gemiddelde verschuiving?
- Hoe gaat de dynamische bandbreedtebenadering met gemiddelde verschuiving om met het correct vinden van zwaartepunten zonder de straal hard te coderen?
- Wat is de beperking van het gebruik van een vaste straal in het gemiddelde verschuivingsalgoritme?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/MLP Machine Learning met Python