د ماشین زده کړه د ورکړل شوي مثالونو (روزنې سیټ) پروړاندې د ضایع کیدو فعالیت د "کمولو ستونزې" په توګه تشکیل شوی. دا به د هغه مثالونو ترمینځ توپیر څرګندوي چې د روزل شوي ماډل لخوا وړاندوینې شوي ارزښتونه او د هرې بیلګې په توګه د تمه شوي ارزښتونو تر مینځ توپیر څرګندوي.
نهایی هدف دا دی چې ماډل د دې وړتیا درکړي چې د روزنې په سیټ کې شتون نلري د مثالونو په سیټ کې د سم وړاندوینې وړتیا.
یو میتود چې له مخې یې د الګوریتم مختلف کټګوریو توپیر کول ممکن دي د محصول ډول دی چې د یو ځانګړي سیسټم څخه تمه کیږي. ماشین زده کړه.
د هغه اصلي کټګوریو څخه چې موږ یې ګورو:
د ډلبندۍ یوه بیلګه د عکس یا موضوعاتو پراساس یو عکس ته د یو یا ډیرو لیبلونو سپړنه ده؛
د رجعت مثال د رنګ عکس په ب .ه کې د هغې نمایندګي څخه د یوې صحنې ژورتیا اټکلول دي.
په حقیقت کې ، د پوښتنې د محصول ډومین په حقیقت کې لامحدود دی ، او د امکاناتو یوې ټاکلې مختلفې ډلې پورې محدود نه دی؛
خطي فشارونه ديد اصلي ارزښتونو اټکل کولو لپاره په پراخه کچه کارول شوي ماډل کارول کیږي لکه:
او د پرله پسې بدلونونو معیارونه تعقیبوي:
په خطي فشار کې ، د خپلواک تغیر او انحصاري تغیراتو ترمینځ اړیکه د یو لین له لارې تعقیب کیږي چې عموما د دوه تغیراتو ترمینځ اړیکې ښیې.
د فټ لاین د رجعت کرښې په توګه پیژندل کیږي او د Y = a * X + b ډول ډول مساوات لخوا ښودل کیږي.
فورمول د یو بل سره دوه یا ډیرو مشخصاتو شریکولو لپاره د ډیټا کولو ارقامو پراساس دي. کله چې تاسو الګوریتم ته د ننوت ځانګړتیا ورکوئ ، ریګریشن نور ځانګړتیا بیرته راولي.
کله چې موږ له یو څخه ډیر خپلواک متغیر ولرو ، نو بیا موږ د څو خطي فشار په اړه وغږیږو ، د بیلګې په توګه موډل په غاړه اخیستو سره:
y = ب0 + ب1x1 + ب2x2 +… + بیnxn
اساسا مساوات د یو دوامداره انحصاري متغیر (y) او دوه یا ډیر خپلواک تغیراتو (x1 ، x2 ، x3…) تر مینځ اړیکې توضیح کوي.
د مثال په توګه ، که موږ وغواړو د انجن ځواک ، د سلنډر شمیرو او د سونګ مصرف په پام کې نیولو سره د موټر (منحصر متغیر y) د CO2 اخراج اټکل وکړو. دا وروستي فاکتورونه x1 ، x2 او x3 خپلواک متغیرات دي. دوامداره بای اصلي شمیرې دي او د ماډل اټکل شوي ریګریشن کوفیفینټس بلل کیږي. Y دوامداره انحصار متغیر دی ، د بیلګې په توګه د B0 ، b1 x1 ، b2 x2 ، او نورو مجموعه. y به ریښتینی شمیره وي.
ګ reg ریګریشن تحلیل هغه میتود دی چې د اغیز پیژندلو لپاره کارول کیږي چې خپلواک تغیرات په متکي متغیر پورې اړه لري.
د خپلواک متغیر بدلون په توګه د منحصر متغیر بدلونونو څرنګوالي پوهیدل موږ ته اجازه راکوي چې واقعیا حالتونو کې د بدلونونو اغیزو یا تاثیراتو وړاندوینه وکړو.
د ګ lineو خطي فشارونو کارول دا امکان لري چې وپوهیږو چې د وینې فشار څنګه بدلون مومي ځکه چې د بدن ماس انډیکس د فاکتورونو په پام کې نیولو سره بدلون کوي لکه عمر ، جنسیت ، او داسې نور چې پیښ شي څه پیښ شي.
د ډیری فشار سره موږ کولی شو د نرخ رجحاناتو باندې اټکلونه ترلاسه کړو ، لکه د تیلو یا زرو لپاره راتلونکي رجحان.
په نهایت کې ، ډیری خطي فشار د ماشین زده کړې او مصنوعي استخباراتو په برخه کې لا زیاته علاقه لټوي ځکه چې دا د زده کړې نمونې ترلاسه کولو ته اجازه ورکوي حتی که د لوی شمیر ریکارډونو تحلیل شي.
لوژیستیک فشار د احصایې وسیله ده چې هدف یې د دوه یا ډیرو پایلو ماډل کول د یو یا ډیرو توضیحي بدلونونو سره دي.
دا عموما د بائنری ستونزو لپاره کارول کیږي ، چیرې چې دلته دوه ټولګي شتون لري ، د مثال په توګه هو یا نه ، 0 یا 1 ، نارینه یا ښځینه ...
پدې توګه دا ممکنه ده چې ډاټا تشریح کړئ او د بائنری انحصار متغیر او یو یا ډیرو خپلواک نومیال یا معمول متغیرونو ترمینځ اړیکې تشریح کړئ.
پایله د لوژیستیکي فعالیت کارولو څخه مننه ټاکل کیږي ، کوم چې احتمال اټکل کوي او بیا defiد ترلاسه شوي احتمال ارزښت ته نږدې ټولګي (مثبت یا منفي) پای ته رسوي.
موږ کولی شو لوژیستیک فشار د کورنۍ کورنۍ طبقه بندي کولو میتود په توګه په پام کې ونیسو د زده کړې الګوریتم څارل.
د احصایوي میتودونو په کارولو سره ، لوژیستیک فشار د یوې پایلې رامینځته کولو ته اجازه ورکوي کوم چې په حقیقت کې احتمال څرګندوي چې ورکړل شوي آخرن قیمت د ورکړل شوې طبقې سره تړاو لري.
د دوه اړخیز لوژیستیک ریګریشن ستونزو کې ، احتمال چې تولید به د یوې ټولګي پورې تړاو ولري P وي ، پداسې حال کې چې دا د بل ټولګي 1-P پورې تړاو لري (چیرې چې P د 0 او 1 تر مینځ شمیره ده ځکه چې دا احتمال څرګندوي).
د دوه اړخیز لوژیستیک ریګریشن په هغه ټولو قضیو کې ښه کار کوي په کومو کې چې هغه تغیرات چې موږ یې وړاندوینه کوو دوی دوه اړخیز دی ، دا دی ، دا کولی شي یوازې دوه ارزښتونه ونیسي: ارزښت 1 چې د مثبت ټولګي استازیتوب کوي ، یا ارزښت 0 کوم چې منفي طبقه نمایندګي کوي.
د ستونزو مثالونه چې د لوژستیک فشار لخوا حل کیدی شي دا دي:
د لوژیستیک فشار سره موږ کولی شو وړاندوینې تحلیل ترسره کړو ، د هغه څه تر مینځ اړیکې اندازه کول چې موږ یې وړاندوینه کوو (منحصر متغیر) او یو یا ډیر خپلواک تغیرات ، یعنی مشخصات. د احتمال اټکل د لوژستیک فنکشن له لارې ترسره کیږي.
احتمالات بیا وروسته بائنری ارزښتونو ته بدلیږي ، او د وړاندوینې ریښتینې کیدو لپاره ، دا پایله هغه ټولګي ته ټاکل شوې چې تړاو لري ، په دې بنسټ چې ایا دا پخپله ټولګي ته نږدې ده یا نه.
د مثال په توګه ، که چیرې د لوژستیک فعالیت غوښتنه 0,85 بیرته راشي ، نو پدې معنی ده چې ان پیوټ 1 ټولګي ته د ګمارلو سره مثبت ټولګی رامینځته کړی. په برعکس که دا یو ارزښت ترلاسه کړی وي لکه 0,4 یا نور عموما <0,5 ..
لوژیستیک ریګریشن د ننوتلو ارزښتونو ډلبندۍ ارزولو لپاره لوژستیک فن کاروي.
لوژیستیک فنکشن ، چې سیګمویډ هم ویل کیږي ، یو داسې محور دی چې د هرډول ریښتیني ارزښت په اخیستو او د 0 او 1 تر مینځ ارزښت ته د نقشه کولو وړتیا لري ، د اضافي نه علاوه. دنده یې دا ده:
چېرته دی:
لوژیستیک فشار د یو نمایش په توګه مساوات کاروي ، لکه د خطي فشار په څیر
ننوت ارزښتونه (x) په موازي ډول د وزن یا کوفیفي ارزښتونو په کارولو سره یوځای کیږي ، ترڅو د محصول ارزښت (y) وړاندوینه وکړي. د خطي فشار څخه یو مهم توپیر دا دی چې د ماډل شوي محصول ارزښت د شمیري ارزښت په پرتله دوه لمبر ارزښت (0 یا 1) دی.
لاندې د لوژستیک ریګریشن معادلې یوه بیلګه ده:
y = e^(b0 + b1 * x) / (1 + e^(b0 + b1 * x))
ډیوه:
د معلوماتو معلوماتو کې هر کالم یو اړونده بی کوفیف لري (یو ثابت ریښتینی ارزښت) چې باید د روزنې ډاټا څخه یې زده کړل شي.
د موډل اصلی نمایش چې تاسو به یې په حافظه یا فایل کې ذخیره کړئ په مساواتو کې د کوفیفینټ (بیټا یا بی ارزښت) دي.
لوجیستیک ریګریشن ماډل د ډیفالټ ټولګي احتمال.
د مثال په توګه ، راځئ فرض کړو چې موږ د دوی جنس څخه د نارینه یا ښځینه په توګه د خلکو جنسي نمونه ایښودو ، لومړی ټولګی نارینه کیدی شي ، او د لوژیستیک ریګریشن ماډل د یو فرد لوړوالی ، یا ډیر نور ورکړل شوي احتمال په توګه لیکل کیدی شي. په رسمي ډول:
P (جنس = نارینه | قد)
په بل ډول لیکل شوي، موږ د احتمال نمونه کوو چې یو ان پټ (X) د ټولګي پری پورې اړه لريdefinite (Y = 1)، موږ کولی شو دا په لاندې ډول ولیکو:
P(X) = P(Y = 1 | X)
د احتمال وړاندوینه باید واقعیا د احتمال وړاندوینې کولو لپاره باینري ارزښتونو (0 یا 1) کې بدله شي.
لوژیستیک رجعت یو خطي میتود دی ، مګر وړاندوینې د لوژستیک فنکشن په کارولو سره بدلیږي. د دې اغیزه دا ده چې موږ نور نشو کولی د لیکلو د خطي ترکیب په توګه وړاندوینې په هغه ډول پوه کړو چې موږ د خطي فشار سره کولی شو ، د بیلګې په توګه ، له پورته څخه دوام ورکول ، ماډل په لاندې ډول څرګند کیدی شي:
p (X) = e ^ (b0 + b1 * x) / (1 + e ^ (b0 + b1 * x))
اوس موږ کولی شو مسایل په لاندې ډول بیرته واخلو. د دې بیرته راګرځولو لپاره ، موږ کولی شو په یو اړخ کې د ای لرې کولو سره په بلې خوا کې د طبیعي لوګارتم اضافه کولو سره پرمخ لاړ شو.
ln (p (X) / 1 - p (X)) = b0 + b1 * X
پدې توګه موږ واقعیت ترلاسه کوو چې په ښي اړخ کې د محصول محاسبه یو ځل بیا خطي وي (لکه د خطي ریګریشن په څیر) ، او په کی left اړخ کې ننوت د ډیفالټ ټولګي احتمال لوګارتم دی.
احتمالات د پیښې احتمال سره د تناسب په توګه حسابیږي د پیښې احتمال سره ویشل شوي ، د بیلګې په توګه. 0,8 / (1-0,8) چې پایله یې 4. ده نو موږ یې پرځای لیکلی شو:
ln (توپیرونه) = b0 + b1 * X
لدې چې احتمالات د لوګ تغیر شوي ، نو موږ دې ته کیds اړخې ونې یا عوامل وایو.
موږ نشو کیدی چې ښی خوا ته راستون شو او دا یې ولیکو:
احتمال = ای ^ (b0 + b1 * X)
دا ټول له موږ سره مرسته کوي چې پوه شو چې په حقیقت کې ماډل لاهم د آخذونو یو خطي ترکیب دی، مګر دا چې دا خطي ترکیب د مخکې ټولګي د لوګو احتمالاتو ته اشاره کوي.defiنيتا
د لوژستیک ریګریشن الګوریتم کوفیفینس (بیټا یا بی ارزښتونه) د زده کړې مرحله کې اټکل شوي. د دې کولو لپاره ، موږ د احتمالي اټکل څخه کار اخلو.
د اعظمي احتمال اټکل د زده کړې الګوریتم دی چې د څو ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا کارول کیږي. د موډل په پایله کې کوفیفینټ د مخکې ټولګي لپاره 1 (د مثال په توګه نارینه) ته نږدې ارزښت وړاندوینه کويdefiنایټ او ارزښت د بلې ټولګي لپاره 0 (د مثال په توګه ښځینه) ته نږدې دی. د لوژیستیکي ریګریشن لپاره اعظمي احتمال د کوفیفینس (بیټا یا او او ارزښتونو) لپاره د ارزښتونو موندلو یوه کړنلاره ده چې د ماډل لخوا اټکل شوي احتمالاتو کې غلطۍ کموي د ډیټا په پرتله (د مثال په توګه احتمال 1 که ډیټا لومړني ټولګي وي) .
موږ به د روزنې ډیټا لپاره غوره کوفیفیت ارزښتونو اصلاح کولو لپاره د لږترلږه الګوریتم وکاروو. دا اکثرا د مؤثره شمیره مطلوب اصلاح الګوریتم په کارولو سره په عمل کې پلي کیږي.
تیره دوشنبه، فایننشل ټایمز د OpenAI سره یوه معامله اعلان کړه. FT د نړۍ په کچه ژورنالیزم جواز ورکوي ...
ملیونونه خلک د سټیمینګ خدماتو لپاره تادیه کوي ، د میاشتنۍ ګډون فیس ورکوي. دا عام نظر دی چې تاسو…
د Veeam لخوا Coveware به د سایبر غصب پیښو غبرګون خدماتو چمتو کولو ته دوام ورکړي. Coveware به د عدلي او درملنې وړتیاوې وړاندې کړي ...
د وړاندوینې ساتنه د تیلو او ګاز سکتور کې انقلاب رامینځته کوي ، د نبات مدیریت لپاره د نوښت او فعال چلند سره.
