|
Prognozlash uchun ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash
|
| bet | 79/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Prognozlash uchun ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash
Pythonda mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlashni amalga oshirish uchun biz scikit-learn ramkasidan foydalanishimiz mumkin. U har xil turdagi ma’lumotlar bilan ishlash va turli xil mashinali o‘qitish usullarini bajarish uchun boy funksionallikni ta’minlaydi.
Bashorat qilishdan oldin siz o‘quv va test ma’lumotlar to‘plamini yaratishingiz va tayyorlashingiz kerak. Trening ma’lumotlar to‘plami modelni o‘rgatish uchun ishlatiladi va test ma’lumotlar to‘plami uning aniqligi va bashorat sifatini tekshirish uchun ishlatiladi.
Modelni o‘qitish uchun mos ma’lumotlarni tanlash muvaffaqiyatli prognoz qilish uchun asosdir. Ishonchli bashorat qilish uchun etarli ma’lumotni o‘z ichiga olgan ma’lumotlarni tanlash muhimdir.
Python - bu mashina o‘rganishda keng qo‘llaniladigan kuchli dasturlash tili. Uning engilligi va moslashuvchanligi turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish va modellashtirish usullaridan foydalanishga imkon beradi.
Scikit-learn Python-da mashinali o‘qitish uchun eng mashhur kutubxonalardan biridir. Uni amalga oshirish NumPy, SciPy va Matplotlib-ga asoslangan bo‘lib, ma’lumotlar bilan ishlashda yuqori samaradorlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydi.
Scikit-learn dan foydalanishdan oldin siz ramka va uning bog’liqliklarini o‘rnatishingiz kerak. O‘rnatilgandan so‘ng, biz ma’lumotlar bilan ishlash va tahlil qilish uchun zarur bo‘lgan modul va sinflarni import qilishimiz mumkin. Eng ko‘p ishlatiladigan modullar: sklearn.datasets (ma’lumotlar to‘plamini yaratish va yuklash uchun), sklearn.preprocessing (ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash uchun) va sklearn.model_selection (ma’lumotlar to‘plamini o‘quv va test to‘plamiga bo‘lish uchun).
Ma’lumotlarni tayyorlagandan so‘ng, biz modelni o‘qitishni boshlashimiz mumkin. Scikit-learn bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ko‘plab algoritmlar va mashinali o‘qitish usullarini taqdim etadi. Ulardan ba’zilari: chiziqli regressiya, qaror daraxtlari, tasodifiy o‘rmon, gradientni kuchaytirish va boshqalar.
To‘g’ri tayyorlangan ma’lumotlar va mashinali o‘qitish usullaridan foydalanish bashoratlarning yuqori aniqligi va sifatiga erishishga imkon beradi. Python va scikit-learn ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlash uchun qulay va samarali vositalarni taqdim etadi.
|
| |
