|
Modelni baholash va optimalizatsiya
|
| bet | 103/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Modelni baholash va optimalizatsiya:
O‘rganish jarayonidan so‘ng, modelni test ma’lumotlari yordamida baholang. Natijalar yaxshi bo‘lsa, modelni boshqa ma’lumotlarda sinovdan o‘tkazib ko‘rish uchun ishlatishingiz mumkin. Agar natijalar yo‘qotgan bo‘lsa, modelni optimalizatsiya qilishga harakat qilishingiz kerak.
Natijalarni tahlil qilish:
Modelni o‘rganish natijalarini tahlil qilish juda muhimdir. Boshqa ma’lumotlar uchun modelning ishlashi kutilayotgan natijalar yaxshi kelishi mumkin.
Tizimni o‘zingizni aniqroq ishlab chiqishingiz:
Agar maqsadlaringizga mos kelgan modelni topdingiz, uni o‘zingizni tizimingizda ishlatishingiz mumkin. Buning uchun modelni saqlab, tizimning boshqa qismlari bilan bog’lanishni o‘rganishingiz kerak.
Qo‘shimcha optimallashtirish:
Tizimni optimallashtirish uchun boshqa algoritm va tegishli hyperparameterlarni sinab ko‘rishni o‘lishingiz mumkin. Bu, tizimni tezroq va samaraliroq ishlashiga olib keladi.
Yuqoridagi bosqichlarni amalga oshirganingizda, Python-da ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflash tizimini ishlab chiqishingiz mumkin. Bu qadam-qadam tizimni rivojlantirishda qanday qilib ma’lumotlarni tahlil qilish va yaxshi natijalarni olishingiz mumkin.
Avtomatik ravishda tanib olish va tasniflash tizimini yaratish uchun siz quyidagi umumiy qadamlarni izohlaringiz mumkin:
Ma’lumotlarni tayyorlash: O‘rganish uchun ma’lumotlarni to‘plang. Ma’lumotlarni to‘playotganda, ularni sinflariga bo‘lib tashlab, to‘plangan ma’lumotlar va maqsad sinflari (labels) orasida birbiriga mos keladigan jadal tuzilishi kutiladi.
Ma’lumotlarni tahlil qilish: Ma’lumotlarni tahlil qilish va ularni avtomatik ravishda tuzatish uchun qulay bo‘lgan formatga o‘tkazish (masalan, matn ma’lumotlarni vektor ko‘rinishiga o‘tkazish yoki tasvir ma’lumotlarini tensorlarga aylantirish).
Modelni tanlash: Sizning muammolangizga mos keladigan algoritmani tanlang. Agar sinfi tanib olish kerak bo‘lsa, klassifikatsiya algoritmlarini (masalan, Random Forest, Support Vector Machine) o‘rganishni ko‘rish mumkin. Agar regressiya bo‘lsa, regressiya algoritm turlari (masalan, Linear Regression)ni o‘rganishingiz mumkin.
Modelni o‘qitish: Ma’lumotlar to‘planganidan keyin, ma’lumotlar train (o‘qish) va test (sinov) qismiga bo‘linadi. Model o‘qitilganidan so‘ng, uni test ma’lumotlaridan sinovlash va natijalarni baholash mumkin.
Natijalarni baholash va modelni yaxshilash: Modelni test ma’lumotlaridan sinovlash va natijalarni baholash. Baholash natijalari modelni qanday yaxshilayotganini ko‘rsatadi. Agar natijalar to‘g’ri kelmasa, modelni yaxshilash uchun hozirgi qadamlarni tiklash va modelni o‘qitish jarayonini takrorlash mumkin.
Quyidagi Python kodida avtomatik tanib olish va tasniflash tizimini yaratishning umumiy ko‘lamini ko‘rish mumkin:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# Ma’lumotlarni tayyorlash
texts = ["text1", "text2", ...]
labels = [0, 1, ...]# Ma’lumotlarni train va test qismiga bo‘linish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)# TF-IDF vektorizatsiyasi
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)# Modelni yaratish va o‘qitish
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train_tfidf, y_train)# Test ma’lumotlarini sinfga o‘tkazish va natijalarni baholash
predictions = model.predict(X_test_tfidf)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)# Baholash natijalari
print("Accuracy:", accuracy)
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y_test, predictions))
Bu kod yorliqlash maqsadida yaratilgan, va o‘zingizning ma’lumotlaringiz va maqsadlaringizga qarab o‘zgartirishingiz mumkin. Har bir muammoga xos ravishda, sinfi tanib olish va tasniflash tizimini yaratishda iloji bor algoritmni tanlash juda muhimdir.
Ma’lumotlarni avtomatik aniqlash va tasniflash uchun Python tizimini ishlab chiqish bir necha bosqichlarni o‘z ichiga olishi mumkin. Siz foydalanishingiz mumkin bo‘lgan umumiy reja:
|
| |
