Der Prozess des Hinzufügens von Prognosen am Ende eines Datensatzes für Regressionsprognosen umfasst mehrere Schritte, die darauf abzielen, genaue Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu generieren. Regressionsprognosen sind eine Technik des maschinellen Lernens, die es uns ermöglicht, kontinuierliche Werte basierend auf der Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen vorherzusagen. In diesem Zusammenhang besprechen wir, wie man Prognosen am Ende eines Datensatzes für Regressionsprognosen mit Python hinzufügt.
1. Datenvorbereitung:
– Laden Sie den Datensatz: Beginnen Sie mit dem Laden des Datensatzes in eine Python-Umgebung. Dies kann mithilfe von Bibliotheken wie Pandas oder Numpy erfolgen.
– Datenexploration: Verstehen Sie die Struktur und Eigenschaften des Datensatzes. Identifizieren Sie die abhängige Variable (die vorherzusagende) und die unabhängigen Variablen (die zur Vorhersage verwendet werden).
– Datenbereinigung: Behandeln Sie fehlende Werte, Ausreißer oder andere Probleme mit der Datenqualität. Dieser Schritt stellt sicher, dass der Datensatz für die Regressionsanalyse geeignet ist.
2. Feature-Engineering:
– Identifizieren Sie relevante Merkmale: Wählen Sie die unabhängigen Variablen aus, die einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable haben. Dies kann durch die Analyse von Korrelationskoeffizienten oder Domänenwissen erfolgen.
– Variablen transformieren: Wenden Sie bei Bedarf Transformationen wie Normalisierung oder Standardisierung an, um sicherzustellen, dass alle Variablen einen ähnlichen Maßstab haben. Dieser Schritt trägt dazu bei, eine bessere Modellleistung zu erzielen.
3. Zug-Test-Split:
– Den Datensatz aufteilen: Teilen Sie den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf. Der Trainingssatz wird zum Trainieren des Regressionsmodells verwendet, während der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird. Ein übliches Aufteilungsverhältnis ist 80:20 oder 70:30, abhängig von der Größe des Datensatzes.
4. Modellschulung:
– Wählen Sie einen Regressionsalgorithmus: Wählen Sie einen geeigneten Regressionsalgorithmus basierend auf dem vorliegenden Problem. Zu den beliebten Optionen gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume, Zufallswälder oder Support-Vektor-Regression.
– Modell trainieren: Passen Sie den ausgewählten Algorithmus an die Trainingsdaten an. Dabei geht es darum, die optimalen Parameter zu finden, die den Unterschied zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten minimieren.
5. Modellbewertung:
– Bewerten Sie die Modellleistung: Verwenden Sie geeignete Bewertungsmetriken wie den mittleren quadratischen Fehler (MSE), den mittleren quadratischen Fehler (RMSE) oder das R-Quadrat, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten.
– Feinabstimmung des Modells: Wenn die Modellleistung nicht zufriedenstellend ist, sollten Sie erwägen, Hyperparameter anzupassen oder verschiedene Algorithmen auszuprobieren, um die Ergebnisse zu verbessern.
6. Prognose:
– Bereiten Sie den Prognosedatensatz vor: Erstellen Sie einen neuen Datensatz, der die historischen Daten und den gewünschten Prognosehorizont enthält. Der Prognosehorizont bezieht sich auf die Anzahl der Zeitschritte in die Zukunft, die Sie vorhersagen möchten.
– Datensätze zusammenführen: Kombinieren Sie den Originaldatensatz mit dem Prognosedatensatz und stellen Sie sicher, dass die abhängige Variable auf Null oder einen Platzhalter für die prognostizierten Werte gesetzt ist.
– Vorhersagen treffen: Nutzen Sie das trainierte Regressionsmodell, um die Werte für den Prognosehorizont vorherzusagen. Das Modell nutzt die historischen Daten und die während des Trainings gelernten Beziehungen, um genaue Prognosen zu erstellen.
– Prognosen zum Datensatz hinzufügen: Hängen Sie die prognostizierten Werte an das Ende des Datensatzes an und richten Sie sie an den entsprechenden Zeitschritten aus.
7. Visualisierung und Analyse:
– Visualisieren Sie die Prognosen: Stellen Sie die Originaldaten zusammen mit den prognostizierten Werten grafisch dar, um die Genauigkeit der Vorhersagen visuell zu beurteilen. Dieser Schritt hilft bei der Identifizierung von Mustern oder Abweichungen von den tatsächlichen Daten.
– Analysieren Sie die Prognosen: Berechnen Sie relevante Statistiken oder Metriken, um die Genauigkeit der Prognosen zu messen. Vergleichen Sie die prognostizierten Werte mit den tatsächlichen Werten, um die Leistung des Modells zu bestimmen.
Das Hinzufügen von Prognosen am Ende eines Datensatzes für Regressionsprognosen umfasst Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Train-Test-Split, Modelltraining, Modellbewertung und schließlich die Prognose. Indem wir diese Schritte befolgen, können wir mithilfe von Regressionstechniken in Python genaue Vorhersagen generieren.
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