इनपुट सुविधाओं को स्केल करने से रैखिक प्रतिगमन मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कैसे हो सकता है?
इनपुट सुविधाओं को स्केल करने से कई तरीकों से रैखिक प्रतिगमन मॉडल के प्रदर्शन में काफी सुधार हो सकता है। इस उत्तर में, हम इस सुधार के पीछे के कारणों का पता लगाएंगे और स्केलिंग के लाभों का विस्तृत विवरण प्रदान करेंगे। रैखिक प्रतिगमन इनपुट सुविधाओं के आधार पर निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिदम है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रतीपगमन, नमकीन बनाना और स्केलिंग करना, परीक्षा समीक्षा
पायथन में उपलब्ध कुछ सामान्य स्केलिंग तकनीकें क्या हैं, और उन्हें 'स्किकिट-लर्न' लाइब्रेरी का उपयोग करके कैसे लागू किया जा सकता है?
मशीन लर्निंग में स्केलिंग एक महत्वपूर्ण प्रीप्रोसेसिंग कदम है, क्योंकि यह डेटासेट की विशेषताओं को मानकीकृत करने में मदद करता है। पायथन में, कई सामान्य स्केलिंग तकनीकें उपलब्ध हैं जिन्हें 'स्किकिट-लर्न' लाइब्रेरी का उपयोग करके लागू किया जा सकता है। इन तकनीकों में मानकीकरण, न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग और मजबूत स्केलिंग शामिल हैं। मानकीकरण, जिसे z-स्कोर सामान्यीकरण के रूप में भी जाना जाता है, डेटा को इस प्रकार बदल देता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रतीपगमन, नमकीन बनाना और स्केलिंग करना, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग में स्केलिंग का उद्देश्य क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
मशीन लर्निंग में स्केलिंग से तात्पर्य डेटासेट की विशेषताओं को एक सुसंगत सीमा में बदलने की प्रक्रिया से है। यह एक आवश्यक प्रीप्रोसेसिंग कदम है जिसका उद्देश्य डेटा को सामान्य बनाना और इसे एक मानकीकृत प्रारूप में लाना है। स्केलिंग का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि सीखने की प्रक्रिया के दौरान सभी सुविधाओं का समान महत्व हो
हम 'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर का चयन कैसे कर सकते हैं?
'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर को चुनने के लिए, हम कुछ सरल चरणों का पालन कर सकते हैं। पिकलिंग हमें किसी ऑब्जेक्ट को क्रमबद्ध करने और उसे एक फ़ाइल में सहेजने की अनुमति देता है, जिसे बाद में लोड और उपयोग किया जा सकता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब हम किसी प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को सहेजना चाहते हैं, जैसे
पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में अचार क्या है और यह उपयोगी क्यों है?
पिकलिंग, पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में, एक बाइट स्ट्रीम से पायथन ऑब्जेक्ट्स को क्रमबद्ध और डीसेरिएलाइज़ करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह हमें किसी ऑब्जेक्ट की स्थिति को फ़ाइल में संग्रहीत करने या नेटवर्क पर स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, और फिर बाद में ऑब्जेक्ट की स्थिति को पुनर्स्थापित करता है। नमकीन बनाना