|
Ma’lumotlarni tahlil qilishni amalga oshirish
|
| bet | 76/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni tahlil qilishni amalga oshirish
Python dasturlash tilida mashina ma’lumotlarini tahlil qilishni yaratish va ishlatish uchun turli kutubxonalar mavjud. Eng mashhurlaridan biri bu scikit-learn kutubxonasi.
Scikit-learn - bu ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ko‘plab vositalar va usullarni taqdim etadigan mashinali o‘qitish tizimi. Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun asos kuzatilgan ob’ektlar yoki hodisalar haqida ma’lumotni o‘z ichiga olgan ma’lumotlar to‘plamidir.
Scikit-learn yordamida siz tasniflash, regressiya, klasterlash, bashorat va prognozlar kabi turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish vazifalarini bajarishingiz mumkin. Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ma’lumotlar to‘plamidan ma’lumot olish va prognozlash modellarini yaratish imkonini beruvchi o‘rganish usullaridan foydalanish kerak. Ta’lim usullaridan biri nazorat ostida o‘qitish bo‘lib, unda model belgilangan ma’lumotlar, ya’ni to‘g’ri javoblar ma’lum bo‘lgan ma’lumotlar asosida o‘qitiladi. Boshqa usul - nazoratsiz o‘rganish, bunda model ma’lumotlardagi naqshlarni mustaqil ravishda topadi.
Scikit-learn ma’lumotlar bilan ishlash, shuningdek, turli xil mashinali o‘qitish algoritmlarini amalga oshirish uchun qulay interfeysni taqdim etadi. Scikit-learn yordamida siz ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash, xususiyatlarni tanlash va modelni optimallashtirish va baholashni amalga oshirishingiz mumkin. Kutubxona, shuningdek, ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish uchun vositalarni taqdim etadi.
Scikit-learn-dan foydalanish Python dasturlash tilida ma’lumotlar tahlilini amalga oshirish, shuningdek, o‘qitilgan modellar asosida prognoz va bashorat qilish imkonini beradi.
Tahlil qilishdan oldin ma’lumotlarni qayta ishlash va tozalash
Ma’lumotlarni tahlil qilish va scikit-learn yordamida mashinali o‘qitishda bashorat qilish uchun avvalo ma’lumotlarni qayta ishlash va tozalash kerak. Bu jarayon har xil turdagi ma’lumotlarni qayta ishlash uchun turli usullar va vositalardan foydalanishni o‘z ichiga oladi.
Scikit-learn - bu Python dasturlash tilida amalga oshirilgan mashhur mashinali o‘qitish tizimi. U ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun keng ko‘lamli vositalar va usullarni taqdim etadi.
Ma’lumotlarni qayta ishlashning birinchi bosqichi ma’lumotlarni kerakli formatga olishdir. Bunga raqamli ma’lumotlarni raqamli qiymatlarga aylantirish, toifali ma’lumotlarni kodlash va dublikatlarni olib tashlash kiradi.
Python-da ma’lumotlarni qayta ishlash uchun siz pandalar kutubxonasidan foydalanishingiz mumkin. Bu jadvallar va vaqt seriyalari kabi turli xil ma’lumotlar turlari bilan ishlash uchun funksionallikni ta’minlaydi.
Scikit-learn-da ma’lumotlarni qayta ishlash va tozalash uchun asos oldindan ishlov berish sinfidir. U ma’lumotlarni masshtablash, normallashtirish, etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash va boshqa operatsiyalar uchun turli usullarni o‘z ichiga oladi.
Ma’lumotlarni qayta ishlashdan so‘ng, modelni mashinali o‘qitish usullari yordamida o‘rgatish mumkin. Scikit-learn ma’lumotlarni o‘rgatish va bashorat qilish uchun ko‘plab algoritm va modellarni taqdim etadi.
Ma’lumotlarni qayta ishlash va tozalash jarayoni prognozlarning aniqligi va sifati uchun kalit hisoblanadi. Noto‘g’ri yoki o‘rganilmagan ma’lumotlar noto‘g’ri qarorlar qabul qilinishiga va modelning yomon ishlashiga olib kelishi mumkin.
Ma’lumotlarni qayta ishlash va tozalash san’at ekanligini tushunish muhimdir. Ma’lumotlarni qayta ishlashning aniq yoki optimal usuli har doim ham mavjud emas. Ma’lumotlar to‘plamining xususiyatlariga va vazifa talablariga bog’liq.
|
| |
