|
Supervised learning Regressiya nima?
|
| bet | 3/4 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 3,66 Mb. | | #244277 |
Bog'liq Mashinani o\'qitish algoritmlari Regressiya nima?
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi.
Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi.
Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o’qitish sohasi bilan mos keladi.
Regressiya va uning turlari
Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o'tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.
Regressiyaga misol (chiziqli)
Avtomobil narxini hisoblash modelini yaratish
x: bu avtomobilning kilometraj ko’rsatkichi
y: avtomobil narxi
y = g(x|θ)
bu yerda g() – model
θ0 va θ1 – model parametrlari
Regressiyaga misol (Python muhitida) Regressiyaga misol (nochiziqli)
1. x – obyekt parametri
Model ko’rinishi:
2. obyekt parametri
Model ko’rinishi:
- Linear Regression
- Nearest Neighbor
- Gaussian Naive Bayes
- Decision Trees
- Support Vector Machine (SVM)
- Random Forest
Ma’lumotlar to’plami (Data set)
Data set - bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir. Boshqacha aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2,....,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (X1, X2,....,XN) to'g'ri keladi.
Machine Learning loyihalarida biz o'quv ma'lumotlari to'plamidan (training data set) foydalanamiz. Bu turli xil harakatlarni bajarish uchun modelni o’qitish uchun ishlatiladigan haqiqiy ma'lumotlar to'plami hisoblanadi.
|
| |
