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 اس بات پر تبادلہ خیال کریں گے کہ Python کا استعمال کرتے ہوئے رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹا سیٹ کے آخر میں پیشن گوئی کیسے شامل کی جائے۔
1. ڈیٹا کی تیاری:
– ڈیٹاسیٹ لوڈ کریں: ڈیٹاسیٹ کو ازگر کے ماحول میں لوڈ کرکے شروع کریں۔ یہ پانڈا یا numpy جیسی لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔
- ڈیٹا کی تلاش: ڈیٹاسیٹ کی ساخت اور خصوصیات کو سمجھیں۔ منحصر متغیر (جس کی پیشین گوئی کی جانی ہے) اور آزاد متغیر (جو پیشین گوئی کے لیے استعمال ہوتے ہیں) کی شناخت کریں۔
- ڈیٹا کی صفائی: گمشدہ اقدار، آؤٹ لیرز، یا ڈیٹا کے معیار کے دیگر مسائل کو ہینڈل کریں۔ یہ مرحلہ یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹاسیٹ ریگریشن تجزیہ کے لیے موزوں ہے۔
2. فیچر انجینئرنگ:
– متعلقہ خصوصیات کی شناخت کریں: ایسے آزاد متغیرات کو منتخب کریں جو منحصر متغیر پر اہم اثر ڈالتے ہیں۔ یہ ارتباط کے گتانک یا ڈومین علم کا تجزیہ کرکے کیا جا سکتا ہے۔
- متغیرات کو تبدیل کریں: اگر ضروری ہو تو، اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ تمام متغیرات یکساں پیمانے پر ہوں، جیسے کہ نارملائزیشن یا معیاری کاری کا اطلاق کریں۔ یہ قدم بہتر ماڈل کی کارکردگی کو حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
3. ٹرین ٹیسٹ اسپلٹ:
– ڈیٹاسیٹ کو تقسیم کریں: ڈیٹاسیٹ کو ٹریننگ سیٹ اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کریں۔ ٹریننگ سیٹ کا استعمال ریگریشن ماڈل کو تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے، جبکہ ٹیسٹنگ سیٹ اس کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹاسیٹ کے سائز کے لحاظ سے ایک مشترکہ تقسیم کا تناسب 80:20 یا 70:30 ہے۔
4. ماڈل ٹریننگ:
- ایک ریگریشن الگورتھم منتخب کریں: ہاتھ میں موجود مسئلے کی بنیاد پر ایک مناسب ریگریشن الگورتھم کا انتخاب کریں۔ مقبول انتخاب میں لکیری رجعت، فیصلے کے درخت، بے ترتیب جنگلات، یا معاون ویکٹر ریگریشن شامل ہیں۔
- ماڈل کو تربیت دیں: منتخب کردہ الگورتھم کو تربیتی ڈیٹا میں فٹ کریں۔ اس میں ان بہترین پیرامیٹرز کو تلاش کرنا شامل ہے جو پیشین گوئی اور حقیقی قدروں کے درمیان فرق کو کم کرتے ہیں۔
5. ماڈل کی تشخیص:
– ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کریں: ماڈل کی درستگی کا اندازہ لگانے کے لیے مناسب تشخیصی میٹرکس جیسے کہ اوسط مربع غلطی (MSE)، جڑ کا مطلب مربع غلطی (RMSE)، یا R-squared استعمال کریں۔
- ماڈل کو ٹھیک بنائیں: اگر ماڈل کی کارکردگی تسلی بخش نہیں ہے، تو نتائج کو بہتر بنانے کے لیے ہائپر پیرامیٹر کو ایڈجسٹ کرنے یا مختلف الگورتھم آزمانے پر غور کریں۔
6. پیشن گوئی:
- پیشن گوئی ڈیٹاسیٹ تیار کریں: ایک نیا ڈیٹاسیٹ بنائیں جس میں تاریخی ڈیٹا اور مطلوبہ پیشن گوئی افق شامل ہو۔ پیشن گوئی کے افق سے مراد مستقبل میں وقت کے اقدامات کی تعداد ہے جس کی آپ پیش گوئی کرنا چاہتے ہیں۔
– ڈیٹاسیٹس کو ضم کریں: اصل ڈیٹاسیٹ کو پیشن گوئی ڈیٹاسیٹ کے ساتھ جوڑیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ منحصر متغیر کو null پر سیٹ کیا گیا ہے یا پیش گوئی کی گئی اقدار کے لیے پلیس ہولڈر۔
– پیشین گوئیاں کریں: پیشین گوئی کے افق کی قدروں کی پیشین گوئی کرنے کے لیے تربیت یافتہ رجعت کا ماڈل استعمال کریں۔ ماڈل درست پیشن گوئی پیدا کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا اور تربیت کے دوران سیکھے گئے تعلقات کو استعمال کرے گا۔
– ڈیٹاسیٹ میں پیشین گوئیاں شامل کریں: ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشن گوئی کی گئی قدروں کو شامل کریں، مناسب وقت کے مراحل کے ساتھ ان کی ترتیب دیں۔
7. تصور اور تجزیہ:
- پیشین گوئیوں کا تصور کریں: پیشین گوئیوں کی درستگی کو بصری طور پر جانچنے کے لیے پیشن گوئی شدہ اقدار کے ساتھ اصل ڈیٹا کو پلاٹ کریں۔ یہ مرحلہ اصل ڈیٹا سے کسی بھی نمونے یا انحراف کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- پیشین گوئیوں کا تجزیہ کریں: پیشن گوئی کی درستگی کی پیمائش کرنے کے لیے متعلقہ اعدادوشمار یا میٹرکس کا حساب لگائیں۔ ماڈل کی کارکردگی کا تعین کرنے کے لیے پیشن گوئی شدہ اقدار کا اصل قدروں سے موازنہ کریں۔
رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشین گوئیاں شامل کرنے میں ڈیٹا کی تیاری، فیچر انجینئرنگ، ٹرین ٹیسٹ اسپلٹ، ماڈل ٹریننگ، ماڈل کی تشخیص، اور آخر میں پیشن گوئی شامل ہے۔ ان اقدامات پر عمل کرتے ہوئے، ہم ازگر میں رجعت کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے درست پیشین گوئیاں پیدا کر سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ:
- سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) کیا ہے؟
- کیا K قریب ترین پڑوسی الگورتھم قابل تربیت مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لیے موزوں ہے؟
- کیا SVM ٹریننگ الگورتھم عام طور پر بائنری لکیری درجہ بندی کے طور پر استعمال ہوتا ہے؟
- کیا ریگریشن الگورتھم مسلسل ڈیٹا کے ساتھ کام کر سکتے ہیں؟
- کیا لکیری رجعت خاص طور پر اسکیلنگ کے لیے موزوں ہے؟
- مطلب شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ ڈیٹا پوائنٹس کی کثافت کی بنیاد پر بینڈوتھ پیرامیٹر کو موافقت کے ساتھ کیسے ایڈجسٹ کرتا ہے؟
- اوسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ کے نفاذ میں فیچر سیٹ کو وزن تفویض کرنے کا مقصد کیا ہے؟
- وسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ اپروچ میں نئے رداس کی قدر کا تعین کیسے کیا جاتا ہے؟
- وسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ اپروچ رداس کو سخت کوڈنگ کیے بغیر سنٹرائڈز کو صحیح طریقے سے ڈھونڈنے کو کیسے ہینڈل کرتا ہے؟
- اوسط شفٹ الگورتھم میں ایک مقررہ رداس استعمال کرنے کی کیا حد ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/MLP Machine Learning with Python میں دیکھیں