رجعت کی پیشن گوئی اور پیشین گوئی میں پیشن گوئی شدہ ڈیٹا کو دیکھنے کے لیے گراف بناتے وقت محور پر تاریخوں کو شامل کرنا کیوں ضروری ہے؟
رجعت کی پیشن گوئی اور پیشین گوئی میں پیشن گوئی شدہ ڈیٹا کو دیکھنے کے لیے گراف بناتے وقت، محوروں پر تاریخوں کو شامل کرنا بہت ضروری ہے۔ یہ پریکٹس اہم اہمیت رکھتی ہے کیونکہ یہ پیش کیے جانے والے ڈیٹا کو ایک وقتی سیاق و سباق فراہم کرتا ہے، جس سے رجحانات، نمونوں اور وقت کے ساتھ متغیر کے درمیان تعلقات کی ایک جامع تفہیم کی سہولت ملتی ہے۔ شامل کر کے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, رجریشن, ریگریشن پیشن گوئی اور پیشن گوئی, امتحان کا جائزہ
مشین لرننگ میں 'پکلنگ' کا تصور کیا ہے اور یہ پیشین گوئی کے عمل میں کیسے مدد کرتا ہے؟
مشین لرننگ میں "پکلنگ" کے تصور سے مراد پائتھون آبجیکٹ کے ڈھانچے کو بائٹ اسٹریم میں سیریلائز کرنے کا عمل ہے۔ یہ آبجیکٹ کو ڈسک میں محفوظ کرنے یا نیٹ ورک پر منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور بعد میں اصل آبجیکٹ کو دوبارہ تشکیل دینے کے لیے ڈی سیریلائز کیا جاتا ہے۔ مشین لرننگ کے تناظر میں، اچار عام طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشین گوئیاں شامل کرنے کا عمل کیا ہے؟
رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشین گوئیاں شامل کرنے کے عمل میں کئی اقدامات شامل ہیں جن کا مقصد تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر درست پیشین گوئیاں پیدا کرنا ہے۔ رجعت کی پیشن گوئی مشین لرننگ کے اندر ایک تکنیک ہے جو ہمیں آزاد اور منحصر متغیر کے درمیان تعلق کی بنیاد پر مسلسل اقدار کی پیشین گوئی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس تناظر میں، ہم
مسلسل آؤٹ پٹ متغیرات کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ہم ازگر میں ریگریشن ماڈل کیسے بنا سکتے ہیں؟
مسلسل آؤٹ پٹ متغیرات کی پیشین گوئی کے لیے Python میں ریگریشن ماڈل بنانے کے لیے، ہم مشین لرننگ کے شعبے میں دستیاب مختلف لائبریریوں اور تکنیکوں کو استعمال کر سکتے ہیں۔ ریگریشن ایک زیر نگرانی سیکھنے کا الگورتھم ہے جس کا مقصد ان پٹ متغیرات (خصوصیات) اور ایک مسلسل ہدف متغیر کے درمیان تعلق قائم کرنا ہے۔ 1. لائبریریوں کو درآمد کرنا: سب سے پہلے، ہمیں درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔
مشین لرننگ میں رجعت کی پیشن گوئی اور پیشین گوئی کا مقصد کیا ہے؟
رجعت کی پیشن گوئی اور پیشین گوئی مشین لرننگ میں خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے میدان میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ رجعت کی پیشن گوئی اور پیشین گوئی کا مقصد ایک یا زیادہ ان پٹ متغیرات کے درمیان تعلق کی بنیاد پر مسلسل ہدف متغیر کا تخمینہ لگانا اور پیش گوئی کرنا ہے۔ یہ تکنیک مختلف ڈومینز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہے جیسے فنانس،