|
Prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash
|
| bet | 80/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash
Mashinali o‘qitishda bashorat qilish va ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ko‘plab modellar mavjud. Har bir model o‘ziga xos xususiyatlarga ega va muayyan muammolarni hal qilish uchun mo‘ljallangan.
Python dasturlash tilida mashinali o‘qitish modellarini yaratish uchun scikit-learn ramkasidan foydalanishingiz mumkin. Scikit-learn - bu ma’lumotlar bilan ishlash uchun keng ko‘lamli vositalar va funktsiyalarni ta’minlovchi mashinali o‘qitish kutubxonasi.
Modelni tanlashdan oldin siz ma’lumotlarni tahlil qilishingiz kerak. Buni amalga oshirish uchun siz ma’lumotlarni qayta ishlash va oldindan qayta ishlashning turli usullaridan foydalanishingiz mumkin, masalan, masshtablash, o‘zgartirish, chetlab o‘tishlarni olib tashlash va hokazo. Bundan tashqari, dastlabki ma’lumotlar to‘plamining tuzilishi haqida ma’lumot olish uchun tadqiqot ma’lumotlarini tahlil qilish muhimdir.
Ma’lumotlarni tahlil qilgandan so‘ng, siz mashinali o‘qitish modelini tanlashni boshlashingiz mumkin. Modelni tanlashning asosiy mezonlari - bashorat qilishning aniqligi, o‘qitish va amalga oshirish vaqti, modeldan foydalanish qulayligi.
Scikit-learn chiziqli regressiya, logistik regressiya, qarorlar daraxtlari, vektor mashinasini qo‘llab-quvvatlash va boshqalar kabi ko‘plab mashinali o‘qitish modellarini taqdim etadi. Har bir model o‘ziga xos xususiyatlarga ega va ma’lumotlar va vazifa turiga qarab samarali bo‘lishi mumkin.
Bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish modelini tanlashda asosiy dasturlash tamoyillarini hisobga olish va tanlangan modeldan qanday foydalanishni tushunish muhimdir. Prognozlar natijalari va mashinali o‘qitish sifati sezilarli darajada modelni to‘g’ri tanlash va uning konfiguratsiyasiga bog’liq bo‘lishi mumkin.
Natijada, prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash ma’lumotlarni tahlil qilish, dasturiy ta’minot va scikit-learn kutubxonasiga asoslangan. Python va scikit-learn-dan foydalanib, siz ma’lumotlarni samarali bashorat qiladigan va bashorat qiladigan modelni yaratishingiz va amalga oshirishingiz mumkin.
|
| |
