प्रतिगमन पूर्वानुमान के लिए डेटासेट के अंत में पूर्वानुमान जोड़ने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल होते हैं जिनका उद्देश्य ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न करना है। प्रतिगमन पूर्वानुमान मशीन लर्निंग के भीतर एक तकनीक है जो हमें स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच संबंधों के आधार पर निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है। इस संदर्भ में, हम चर्चा करेंगे कि पायथन का उपयोग करके प्रतिगमन पूर्वानुमान के लिए डेटासेट के अंत में पूर्वानुमान कैसे जोड़ें।
1. डेटा तैयार करना:
- डेटासेट लोड करें: डेटासेट को पायथन वातावरण में लोड करके प्रारंभ करें। यह पांडा या न्यूम्पी जैसे पुस्तकालयों का उपयोग करके किया जा सकता है।
- डेटा अन्वेषण: डेटासेट की संरचना और विशेषताओं को समझें। आश्रित चर (जिसकी भविष्यवाणी की जानी है) और स्वतंत्र चर (भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले) की पहचान करें।
- डेटा सफ़ाई: गुम मान, आउटलेयर, या किसी अन्य डेटा गुणवत्ता समस्या को संभालें। यह चरण सुनिश्चित करता है कि डेटासेट प्रतिगमन विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।
2. फ़ीचर इंजीनियरिंग:
- प्रासंगिक विशेषताओं की पहचान करें: उन स्वतंत्र चर का चयन करें जिनका आश्रित चर पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। यह सहसंबंध गुणांक या डोमेन ज्ञान का विश्लेषण करके किया जा सकता है।
- परिवर्तनशील चर: यदि आवश्यक हो, तो यह सुनिश्चित करने के लिए सामान्यीकरण या मानकीकरण जैसे परिवर्तन लागू करें कि सभी चर समान पैमाने पर हैं। यह कदम बेहतर मॉडल प्रदर्शन प्राप्त करने में मदद करता है।
3. ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट:
- डेटासेट को विभाजित करें: डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित करें। प्रशिक्षण सेट का उपयोग प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जबकि परीक्षण सेट का उपयोग इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। डेटासेट आकार के आधार पर एक सामान्य विभाजन अनुपात 80:20 या 70:30 है।
4. मॉडल प्रशिक्षण:
- एक प्रतिगमन एल्गोरिथ्म का चयन करें: मौजूदा समस्या के आधार पर एक उपयुक्त प्रतिगमन एल्गोरिदम चुनें। लोकप्रिय विकल्पों में रैखिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, यादृच्छिक वन, या समर्थन वेक्टर प्रतिगमन शामिल हैं।
- मॉडल को प्रशिक्षित करें: चयनित एल्गोरिदम को प्रशिक्षण डेटा में फिट करें। इसमें इष्टतम पैरामीटर ढूंढना शामिल है जो अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच अंतर को कम करता है।
5. मॉडल मूल्यांकन:
- मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें: मॉडल की सटीकता का आकलन करने के लिए माध्य वर्ग त्रुटि (एमएसई), मूल माध्य वर्ग त्रुटि (आरएमएसई), या आर-वर्ग जैसे उचित मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करें।
- मॉडल को फाइन-ट्यून करें: यदि मॉडल का प्रदर्शन संतोषजनक नहीं है, तो परिणामों को बेहतर बनाने के लिए हाइपरपैरामीटर को समायोजित करने या विभिन्न एल्गोरिदम आज़माने पर विचार करें।
6. पूर्वानुमान:
- पूर्वानुमान डेटासेट तैयार करें: एक नया डेटासेट बनाएं जिसमें ऐतिहासिक डेटा और वांछित पूर्वानुमान क्षितिज शामिल हो। पूर्वानुमान क्षितिज से तात्पर्य उस भविष्य में समय के चरणों की संख्या से है जिसकी आप भविष्यवाणी करना चाहते हैं।
- डेटासेट को मर्ज करें: मूल डेटासेट को पूर्वानुमानित डेटासेट के साथ संयोजित करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि आश्रित चर पूर्वानुमानित मानों के लिए शून्य या प्लेसहोल्डर पर सेट है।
- पूर्वानुमान लगाएं: पूर्वानुमान क्षितिज के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करें। मॉडल सटीक पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए ऐतिहासिक डेटा और संबंधों का उपयोग करेगा।
- डेटासेट में पूर्वानुमान जोड़ें: पूर्वानुमानित मानों को डेटासेट के अंत में जोड़ें, उन्हें उचित समय चरणों के साथ संरेखित करें।
7. विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण:
- पूर्वानुमानों की कल्पना करें: पूर्वानुमानों की सटीकता का आकलन करने के लिए पूर्वानुमानित मूल्यों के साथ मूल डेटा को प्लॉट करें। यह चरण वास्तविक डेटा से किसी भी पैटर्न या विचलन की पहचान करने में मदद करता है।
- पूर्वानुमानों का विश्लेषण करें: पूर्वानुमानों की सटीकता को मापने के लिए प्रासंगिक आंकड़ों या मैट्रिक्स की गणना करें। मॉडल के प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए अनुमानित मूल्यों की वास्तविक मूल्यों से तुलना करें।
प्रतिगमन पूर्वानुमान के लिए डेटासेट के अंत में पूर्वानुमान जोड़ने में डेटा तैयारी, फीचर इंजीनियरिंग, ट्रेन-परीक्षण विभाजन, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन और अंत में पूर्वानुमान शामिल होता है। इन चरणों का पालन करके, हम पायथन में प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग करके सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न कर सकते हैं।
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