Proses penambahan peramalan pada akhir dataset untuk peramalan regresi melibatkan beberapa langkah yang bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang akurat berdasarkan data historis. Peramalan regresi adalah teknik dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan kita memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan antara variabel independen dan dependen. Dalam konteks ini, kita akan membahas cara menambahkan peramalan di akhir kumpulan data untuk peramalan regresi menggunakan Python.
1. Persiapan Data:
– Muat kumpulan data: Mulailah dengan memuat kumpulan data ke dalam lingkungan Python. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan perpustakaan seperti panda atau numpy.
– Eksplorasi data: Memahami struktur dan karakteristik kumpulan data. Identifikasi variabel dependen (yang akan diprediksi) dan variabel independen (yang digunakan untuk prediksi).
– Pembersihan data: Tangani nilai yang hilang, outlier, atau masalah kualitas data lainnya. Langkah ini memastikan dataset cocok untuk analisis regresi.
2. Rekayasa Fitur:
– Identifikasi fitur yang relevan: Pilih variabel independen yang memiliki dampak signifikan terhadap variabel dependen. Ini dapat dilakukan dengan menganalisis koefisien korelasi atau pengetahuan domain.
– Mengubah variabel: Jika perlu, terapkan transformasi seperti normalisasi atau standardisasi untuk memastikan bahwa semua variabel berada pada skala yang sama. Langkah ini membantu dalam mencapai kinerja model yang lebih baik.
3. Pemisahan Tes-Kereta:
– Membagi dataset: Membagi dataset menjadi set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk melatih model regresi, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerjanya. Rasio pembagian yang umum adalah 80:20 atau 70:30, bergantung pada ukuran kumpulan data.
4. Model Pelatihan:
– Pilih algoritme regresi: Pilih algoritme regresi yang sesuai berdasarkan masalah yang dihadapi. Pilihan populer termasuk regresi linier, pohon keputusan, hutan acak, atau regresi vektor dukungan.
– Latih model: Sesuaikan algoritme yang dipilih dengan data pelatihan. Ini melibatkan menemukan parameter optimal yang meminimalkan perbedaan antara nilai prediksi dan aktual.
5. Evaluasi Model:
– Mengevaluasi performa model: Gunakan metrik evaluasi yang sesuai seperti mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), atau R-squared untuk menilai akurasi model.
– Menyempurnakan model: Jika performa model tidak memuaskan, pertimbangkan untuk menyesuaikan hyperparameter atau mencoba berbagai algoritme untuk meningkatkan hasil.
6. Peramalan:
– Siapkan dataset peramalan: Buat dataset baru yang mencakup data historis dan cakrawala perkiraan yang diinginkan. Cakrawala perkiraan mengacu pada jumlah langkah waktu ke masa depan yang ingin Anda prediksi.
– Gabungkan set data: Gabungkan set data asli dengan set data peramalan, pastikan bahwa variabel dependen disetel ke null atau placeholder untuk nilai yang diramalkan.
– Buat prediksi: Gunakan model regresi terlatih untuk memprediksi nilai cakrawala perkiraan. Model akan memanfaatkan data historis dan hubungan yang dipelajari selama pelatihan untuk menghasilkan prakiraan yang akurat.
– Tambahkan prakiraan ke kumpulan data: Tambahkan nilai prakiraan ke akhir kumpulan data, sejajarkan dengan langkah waktu yang sesuai.
7. Visualisasi dan Analisis:
– Visualisasikan perkiraan: Plot data asli bersama dengan nilai perkiraan untuk menilai keakuratan prediksi secara visual. Langkah ini membantu mengidentifikasi pola atau penyimpangan dari data aktual.
– Analisis prakiraan: Hitung statistik atau metrik yang relevan untuk mengukur keakuratan prakiraan. Bandingkan nilai perkiraan dengan nilai aktual untuk menentukan performa model.
Menambahkan peramalan di akhir kumpulan data untuk peramalan regresi melibatkan persiapan data, rekayasa fitur, pemisahan uji-latih, pelatihan model, evaluasi model, dan terakhir, peramalan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kita dapat menghasilkan prediksi yang akurat menggunakan teknik regresi di Python.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python:
- Apa itu Support Vector Machine (SVM)?
- Apakah algoritma K tetangga terdekat cocok untuk membangun model pembelajaran mesin yang dapat dilatih?
- Apakah algoritma pelatihan SVM biasa digunakan sebagai pengklasifikasi linier biner?
- Bisakah algoritma regresi bekerja dengan data kontinu?
- Apakah regresi linier sangat cocok untuk penskalaan?
- Bagaimana mean shift bandwidth dinamis secara adaptif menyesuaikan parameter bandwidth berdasarkan kepadatan titik data?
- Apa tujuan menetapkan bobot ke set fitur dalam implementasi bandwidth dinamis pergeseran rata-rata?
- Bagaimana nilai radius baru ditentukan dalam pendekatan mean shift dynamic bandwidth?
- Bagaimana cara pendekatan bandwidth dinamis pergeseran rata-rata menangani menemukan centroid dengan benar tanpa mengkode keras radius?
- Apa batasan menggunakan radius tetap dalam algoritma pergeseran rata-rata?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python