using namespace std;
class Tavor {
private:
int mahsulot_id;
string nomi;
double narxi;
vector xizmatlar;
public:
Tavor(int id, string nom, double narx) {
mahsulot_id = id;
nomi = nom;
narxi = narx;
}
void narxHisobla(int miqdori) {
double umumiy_narx = miqdori * narxi;
cout << "Sizning xarid qilingan mahsulotingizning umumiy narxi: " << umumiy_narx << endl;
}
void mahsulot_qo'shish(int miqdori, double qo'shimcha_narx) {
// mahsulotlar bilan ishlash kodlari...
}
void xizmat_qo'shish(string xizmat_nomi) {
xizmatlar.push_back(xizmat_nomi);
}
void xizmatlar_nomi() {
for (int i = 0; i < xizmatlar.size(); i++) {
cout << xizmatlar[i] << endl;
}
}
}
Bu kodda, "Tavor" nomli "class" mahsulotning ID, nomi, narxi va xizmatlar kabi atributlarini saqlaydi. "narxHisobla" funksiyasi esa, mahsulotni miqdori bo'yicha narxini hisoblaydi. "mahsulot_qo'shish" funksiyasi, miqdori va qo'shimcha narx kabi parametrlarni qabul qiladi va mahsulotlarni saqlash uchun kerakli kodlarni o'z ichiga oladi. "xizmat_qo'shish" funksiyasi, xizmat nomini qabul qiladi va xizmatlar ro'yxatiga qo'shadi. "xizmatlar_nomi" funksiyasi esa, xizmatlar ro'yxatini chiqaradi.
Ushbu kod C++ dasturlash tilida "Tavor" nomli klass yaratilgan va mahsulotlar va xizmatlar uchun kerakli xususiyatlar va funksiyalar aniqlangan.
"mahsulot_id", "nomi", "narxi" va "xizmatlar" kabi xususiyatlar "private" kalit so'zi ostida aniqlangan. Bu, bu xususiyatlarga faqat klassning o'zida foydalanish imkonini beradi.
"Sizning xarid qilingan mahsulotingizning umumiy narxi: ..." kabi chiqimlar beradigan "narxHisobla" funksiyasi "public" kalit so'zi ostida aniqlangan. Bu, klass tashqi kod tomonidan bu funksiyaga murojaat qilishga imkon beradi.
"mahsulot_qo'shish" va "xizmat_qo'shish" kabi boshqa funksiyalar klassning xususiyatlariga va vektorga qo'shilishni ruxsat beradigan kod bloklarini o'z ichiga oladi.
"main" funksiyasida "Tavor" klassining obyekti yaratiladi va xususiyatlari va funksiyalari foydalanilarak amallar bajariladi.
"Köp ölchovli regressiya" yoki "Multiple Regression" - bu statistikaliq usul, qancha ko'p o'zgaruvchilarga qarab, bir bog'langan o'zgaruvchining tahlil qilingan holatlarini model qilish uchun ishlatiladi. Bu usul, maishiyot, iqtisodiyot, ijtimoiy fanlar va salomatlik kabi sohalarida qo'llaniladi.
Köp ölchovli regressiya, bog'langan o'zgaruvchining taxminiy qiymatini hisoblash uchun bir nechta o'zgaruvchining qo'llanilgan modeldir. Bu usulda, bog'langan o'zgaruvchi qiymati, bog'langan o'zgaruvchilarning bir funksiyasi sifatida model qilinishi mumkin.
Masalan, bir biznesning sotishlari, reklama xarajatlari, bozorlash xarajatlari, narxlash siyosati, raqobat faoliyati va iqtisodiy o'zgaruvchilar kabi bir qancha faktorga bog'liq bo'lishi mumkin. Köp ölchovli regressiya modeli, ushbu faktorlar ta'sirini hisobga olgan holda biznes sotishlarini taxmin qilishi mumkin.
Köp ölchovli regressiya modeli, har bir bog'langan o'zgaruvchining bog'langan o'zgaruvchi ustida ta'sirini hisoblash uchun ishlatiladi. Bu ta'sirlar, ko'ffitsiyentlar deb ataladilar va modelni to'g'riligini oshirish uchun optimallashtiriladi.
Köp ölchovli regressiya modeli yaratish uchun, avvalo muvozanatli bog'langan o'zgaruvchilar va bog'langan o'zgaruvchilar tanlanadi. Keyin, ma'lumotlar to'planadi va modelni yaratish uchun kerakli statistikaviy texnikalar qo'llaniladi.
So'ng, modelning to'g'riligi sinovdan o'tkaziladi va kerak bo'lsa, tuzatiladi. Köp ölchovli regressiya, ko'plab turli ilovalarda foydalaniladigan kuchli vosita bo'lib, to'g'ri qo'llanilgan holda qiymatli natijalar berishi mumkin.
Köp ölchovli regressiya modelini C++ dasturlash tilida yaratish uchun, "Eigen" kutubxonasidan foydalanish mumkin. "Eigen", matritsalarni yoki vektorlarni yaratish, aniqlash va boshqa amallarni o'rganish uchun yordamchi kutubxonadir. Quyidagi kodda, "Eigen" kutubxonasi va "iostream" kutubxonasi ishlatilgan. Kod quyidagicha:
#include
#include
using namespace Eigen;
using namespace std;
int main()
{
// Ma'lumotlar matritsasi
MatrixXd X(3, 2);
X << 1, 2,
2, 3,
3, 4;
// Natijalar vektori
VectorXd y(3);
y << 4,
6,
8;
// Köp ölchovli regressiya modeli
VectorXd b = X.colPivHouseholderQr().solve(y);
// Ko'rish
cout << "Köp ölchovli regressiya ko'ffitsiyentlari: " << endl;
cout << b << endl;
return 0;
}
Bu kod, ma'lumotlar matritsasi va natijalar vektorini yaratadi, keyin ko'p ölchovli regressiya modelini hisoblash uchun "colPivHouseholderQr" metodi yordamida natijalar vektori uchun ko'ffitsiyentlar vektorini topadi. Natijani chiqarish uchun "cout" funksiyasi ishlatilgan.
Bunga qo'shimcha, "Eigen" kutubxonasining yuklanishi va sozlamalari kerak bo'ladi. Ana shu bilan bog'liq, quyidagi o'rnatish tavsiya etiladi:
Windows uchun "Visual Studio" muhitida, "Eigen" kutubxonasi faylini yuklang: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download
Yaratgan loyiha katalogida, "Include Directories"ga "Eigen" kutubxonasi yo'l qo'shiladi.
Visual Studio daqturushida, "C/C++" -> "General" bo'limida "Additional Include Directories"ga "Eigen" kutubxonasi yo'l qo'shiladi.
