ان پٹ کی خصوصیات کو پیمانہ کرنا لکیری ریگریشن ماڈلز کی کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتا ہے؟
ان پٹ کی خصوصیات کی پیمائش کئی طریقوں سے لکیری ریگریشن ماڈلز کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہے۔ اس جواب میں، ہم اس بہتری کے پیچھے کی وجوہات کو تلاش کریں گے اور اسکیلنگ کے فوائد کی تفصیلی وضاحت فراہم کریں گے۔ لکیری رجعت ایک وسیع پیمانے پر استعمال شدہ الگورتھم ہے جو مشین لرننگ میں ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر مسلسل اقدار کی پیش گوئی کرنے کے لیے ہے۔
Python میں اسکیلنگ کی کچھ عام تکنیکیں کیا ہیں، اور 'scikit-learn' لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے ان کا اطلاق کیسے کیا جا سکتا ہے؟
اسکیلنگ مشین لرننگ میں ایک اہم پری پروسیسنگ مرحلہ ہے، کیونکہ یہ ڈیٹاسیٹ کی خصوصیات کو معیاری بنانے میں مدد کرتا ہے۔ Python میں، اسکیلنگ کی کئی عام تکنیکیں دستیاب ہیں جنہیں 'scikit-learn' لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جا سکتا ہے۔ ان تکنیکوں میں معیاری کاری، کم از کم اسکیلنگ، اور مضبوط اسکیلنگ شامل ہیں۔ معیاری کاری، جسے زیڈ سکور نارملائزیشن بھی کہا جاتا ہے، ڈیٹا کو تبدیل کرتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, رجریشن, اچار اور پیمانے, امتحان کا جائزہ
مشین لرننگ میں اسکیلنگ کا مقصد کیا ہے اور یہ کیوں ضروری ہے؟
مشین لرننگ میں اسکیلنگ سے مراد ڈیٹاسیٹ کی خصوصیات کو ایک مستقل رینج میں تبدیل کرنے کا عمل ہے۔ یہ ایک ضروری پری پروسیسنگ مرحلہ ہے جس کا مقصد ڈیٹا کو معمول پر لانا اور اسے معیاری شکل میں لانا ہے۔ اسکیلنگ کا مقصد اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ سیکھنے کے عمل کے دوران تمام خصوصیات کو یکساں اہمیت حاصل ہو۔
ہم 'Pickle' ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے Python میں تربیت یافتہ کلاسیفائر کو کیسے اچار کر سکتے ہیں؟
'اچار' ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے ازگر میں تربیت یافتہ کلاسیفائر کو اچار کرنے کے لیے، ہم چند آسان اقدامات پر عمل کر سکتے ہیں۔ اچار ہمیں کسی چیز کو سیریلائز کرنے اور اسے فائل میں محفوظ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جسے بعد میں لوڈ اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب ہم تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل کو محفوظ کرنا چاہتے ہیں، جیسے
Python کے ساتھ مشین لرننگ کے تناظر میں اچار کیا ہے اور یہ کیوں مفید ہے؟
Pickling، Python کے ساتھ مشین لرننگ کے تناظر میں، بائٹ سٹریم میں اور اس سے Python اشیاء کو سیریلائز اور ڈی سیریلائز کرنے کے عمل سے مراد ہے۔ یہ ہمیں کسی شے کی حالت کو فائل میں محفوظ کرنے یا اسے نیٹ ورک پر منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور پھر بعد میں آبجیکٹ کی حالت کو بحال کر سکتا ہے۔ اچار