1-modul topshirig'i topshiriqning vazifasi Oddiy chiziqli Regressiya algoritmini algibrik usulda va Scikit-learn yordamida uyning narxini bashorat qiluvchi model yaratish
Download 11.81 Kb. Pdf ko'rish
|
1-Modul topshirig'i.ipynb - Colaboratory
- Bu sahifa navigatsiya:
- 1-Vazifa
- Ustunlar Tari
- 3-Vazifa
- Scikit-learn yordamida LR (Linear Regression) 7-Vazifa
- 10-Vazifa
|
10/14/23, 3:56 PM 1-Modul topshirig'i.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1gPA-5zgDE72wK-WPh6m50WGXcGGF844S?usp=sharing#scrollTo=ywmz4tyH0Q5_ 1/3 1-MODUL TOPSHIRIG'I Topshiriqning vazifasi Oddiy chiziqli Regressiya algoritmini algibrik usulda va Scikit-learn yordamida uyning narxini bashorat qiluvchi model yaratish 1-Vazifa Kerakli ma'lumot va kutubhonalarni chaqirib oling. Har bir talaba quydagi link orqali turli qurmoqchi bo'lgan modelga mos malumot(dataset)ni yuklab oling va shu ma'lumotlar asosida barcha vazifalarni bajaring https://www.kaggle.com/datasets # kutubxonalarni chaqirib oling # DataSetni jadval ko'rinishida chaqirib oling. Ustunlar Tari ni pastdan yozing. 2-Vazifa DataFrame tahlili(masalan: undagi NaN qiymatlarni olib tashlang yoke qiymat bilan tuldiring, ma'lumot turini kerakli ma'lumot turiba o'tkazing, va kerakli barcha amallarni bajarib datasetni optemal holatga ketiring) # Eng ko'p m'lumotga ega bo'lgan gruhni ma'lumotlarini ajratib oling # Siz pragnoz qilmoqchi bo'lgan ustuni boshqa ustun malumotlari bilan korelatsiyasini aniqlang va tahlil qiling. # Eng yuqori kalilatsiyaga ega ustunni tanlab oling va uning malumotlarini massiv ko'rinishiga o'tkazing # Pragnoz qilmoqchi bo'lgan ustun ma'lumotlarini ham ajratib oling. 3-Vazifa Vizual tahlil Biz yuqorida korelatsiyani ya'ni tanlagan ustunlar orasida chiziqli bog'liqlik borligini aniqlab oldik uni vizual ko'rinishda ifodalang. # Kerakli kutubxonalarni chaqirib oling. (vizualizatsiya uchun kerakli kutubxonalar) # Grafikni turini tanlab u yordamida grafikni hosil qiling va vizualizatsiyada urgangan barcha metodlardan foydalaning. # O'nga taxminiy chiziq tortib ko'ring 4-Vazifa. tetta1 va tetta0 ni topish Sizning vazifangiz yuqoridagi ajratib olgan malumotlaringiz yordamida quyidagi formuladan foydalangan xolda theta1 va theta0 koeffisientlarni hisoblash. Code Text 10/14/23, 3:56 PM 1-Modul topshirig'i.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1gPA-5zgDE72wK-WPh6m50WGXcGGF844S?usp=sharing#scrollTo=ywmz4tyH0Q5_ 2/3 # theta1 ni toping # theta0 ni toping 5-Vazifa Pragnoz qiymatlarni aniqlash. Madelni tarbiyalash uchun siz ajratib olgan malumotlardan tasodifiy 20% ni ajratib oling (training set uchun) # ... Quydagi foruladan foydalanib theta1 va theta0 lar orqali pragnoz qiymatlarni aniqlang. # bashorat qiymatlarni toping # Asil qiymatlar va bashorat qiymatlarni solishtiring. 6-Vazifa Modelni baholash Hisoblangan va asl qiymtlar o'rtasidagi RMSE (root mean square error), MAE (mean absolute error) hisoblang. # MAE ... # RMSE ... 10/14/23, 3:56 PM 1-Modul topshirig'i.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1gPA-5zgDE72wK-WPh6m50WGXcGGF844S?usp=sharing#scrollTo=ywmz4tyH0Q5_ 3/3 Scikit-learn yordamida LR (Linear Regression) 7-Vazifa scikit-learning train_test_split yordamida yuqoridagi datasetni train_set va test_setga ajrating. # kodni shu yerga yozing ... 8-Vazifa Ajratib olingan Train_set va Test_setni massiv ko'rinishiga o'tkazing # kodni shu yerga yozing ... 9-Vazifa LinearRegression() madelini chaqirib oling # kodni shu yerga yozing ... 10-Vazifa Modelni o'qitish uchun ajratilgan malumotlar orqali o'qiting # Modelni .fit() metodi orqali o'qiting 11-Vazifa Yaratilgan model yordamida bashorat qiymatlarni aniqlang. # kodni shu yerga yozing ... 12-Vazifa mean_absolute_error va mean_squared_error modullari yordamida MAE va RMSE qiymatlarini toping. # kodni shu yerga yozing ... Download 11.81 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|