|
Omonov Abbosxon 612-20 guruh Machine Learning. Supervised learning. Unsupervised Learning
|
| bet | 4/6 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 21,66 Kb. | | #230772 |
Bog'liq Omonov Abbosxon 612Xususiyatni Tanlash:
Mijozlarning o'tishiga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan muhim xususiyatlarni aniqlang.
Modelni Trening Qilish:
Ma'lumotlarni o'qib chiqarish va sinovlarni o'tkazing.
Qaror daraxtini yoki tasodifiy o'rmonni trening qiling.
Modelni Baholash:
Modelning faoliyatini sinovlar toifasida baholang, aniqlik, e'tibor, qayta qo'llab-quvvatlash kabi metrikalar orqali baholang.
Hyperparameterlarini Moslashtirish:
Modelning ishlovini optimallashtirish uchun hyperparameterlarni moslashtiring.
Tafsilotlar:
Modelning taqdim etgan nazariy tafsilotlarni tushunish uchun biznes qarorlarini qo'llashingizga yordam bering.
Qaror daraxtlari va tasodifiy o'rmolar mijozlarning o'tishini bashorat qilishda quvvatli vositalardir, va ulardan qaysi birini tanlash odatda ma'lumotlarning xususiyatlari va biznes talablariga bog'liqdir.
K-means algoritm
K-means, ma'lumotlar tahlilining bir qismini tashkil etadigan bir clusterlashish algoritmi hisoblanadi. Ushbu algoritm, ma'lumotlarni bir nechta guruhga (cluster) bo'lib bo'linishi asosida ishlaydi, bu esa biror bir jinsdagi yaxlitlashni aniqlash uchun, ko'plab ma'lumotlar orasida bog'lanishni aniqlash uchun yoki ma'lumotlar tahlili va amaliyotda boshqa maqsadlarga muvofiq foydalaniladi.
K-means algoritmi quyidagi bosqichlardan iborat:
Tanlash: Biror sonli ma'lumotlarni tanlash. Bu ma'lumotlar o'zgaruvchilarni (features) ifodalaydi va har bir ma'lumotning guruhini aniqlash uchun ishlatiladi.
Cluster markazlarini tanlash: Random, ma'lumotlar orasidan kutilayotgan sonli guruhlar (cluster) tanlanadi. Bu guruhlarni ifodalovchi markazlar "centroid" deb ataladi.
Ma'lumotlarni clusterlarga taqsimlash: Har bir ma'lumotni uningga eng yaqin bo'lgan centroidga bog'langan bo'lgan guruhga joylashtiriladi.
|
| |
