|
Mustaqil ishlari
|
| bet | 13/15 | | Sana | 14.07.2023 | | Hajmi | 7.63 Mb. | | #76719 |
Bog'liq Intellektual tizimlar to\'liq1. Regressiya
Agar kirish o'zgaruvchisi va chiqish o'zgaruvchisi o'rtasida bog'liqlik mavjud bo'lsa, regressiya algoritmlari qo'llaniladi. U ob-havo prognozi, bozor tendentsiyalari va boshqalar kabi uzluksiz o'zgaruvchilarni bashorat qilish uchun ishlatiladi.
2. Tasniflash
Tasniflash algoritmlari chiqish o'zgaruvchisi kategorik bo'lganda qo'llaniladi, ya'ni Ha-Yo'q, Erkak-Ayol, Haqiqiy-noto'g'ri va boshqalar kabi ikkita sinf mavjud.
Spamni filtrlash,
Tasodifiy o'rmon
Qaror daraxtlari
Logistik regressiya
Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash
Stepwise Regressiya- bu ierarxik regressiyaning alohida holati bo'lib, unda statistik algoritmlar sizning modelingizda qanday bashorat qiluvchilarni aniqlaydi. Ushbu yondashuv uchta asosiy variantga ega: oldinga tanlash, orqaga qarab yo'q qilish va bosqichma-bosqich. Oldinga tanlashda model hech qanday bashorat qiluvchilarsiz boshlanadi va statistik to'xtash mezoniga yetguncha ketma-ket muhim bashorat qiluvchilarga kiradi. Orqaga qarab yo'q qilishda model barcha mumkin bo'lgan bashorat qiluvchilardan boshlanadi va to'xtash mezoniga etgunga qadar muhim bo'lmagan bashorat qiluvchilarni ketma-ket olib tashlaydi. Bosqichli regressiya usuli ushbu ikki yondashuvni birlashtirib, modelni yaratishda bashorat qiluvchilarni qo'shadi va olib tashlaydi.
Kamchiliklari
Bosqichli regressiya qulay variant kabi ko'rinishi mumkin. Biroq, tadqiqotchilar va statistiklar ko'plab statistik muammolarni aniqladilar. Jumladan, ma'lumotlarning haddan tashqari ko'pligi, noto'g'ri hisob-kitoblar va kattalashtirilgan I turdagi xatolik (batafsil muhokama uchun Harrell, 2015 ga qarang). Statistik tuzoqlardan tashqari, bosqichma-bosqich regressiya uchun boshqa muhim cheklovlar ham mavjud. Eng muhimi, bosqichma-bosqich regressiya kompyuter dasturiga tayanib, siz uchun o'zgaruvchilarni tanlashda, ular nimani o'lchashini yoki o'rganishingizni boshqaradigan nazariy asosga qanday mos kelishini hisobga olmagan holda. Modelingizga qaysi o'zgaruvchilarni kiritish muhimligini hal qilish uchun odatda nazariya va oldingi tadqiqotlardan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Ronan Konroy, biostatistik bir marta shunday degan edi: “Shaxsan Men chamadonimni o'rnatishga ruxsat berganimdan ko'ra, avtomatik rejimga modelimni tanlashiga yo'l qo'ymayman." Boshqacha qilib aytganda, kompyuter dasturi nima bo'lishidan qat'i nazar yoki sizning sayohatingiz uchun kerak bo'lishidan qat'i nazar, chamadonga eng yaxshi mos keladigan narsalarni tanlaydi.
|
| |
