1-topshiriq. Mashinani o’qitish. Lobe dasturida ishlash

6-topshiriq.Nazorat ostida o’qitish algoritmlari.Stepwise Regression
Bosqichli regressiya - bu odatda bir qator T-testlar yoki F-testlari orqali bashorat qiluvchi o'zgaruvchilarni qo'shish yoki olib tashlash orqali modelni quradigan regressiya texnikasining bir turi.Qo'shilishi yoki olib tashlanishi kerak bo'lgan o'zgaruvchilar hisoblangan koeffitsientlarning test statistikasi asosida tanlanadi. Boshqa regressiya modellaridan farqli o'laroq, bosqichma-bosqich regressiya to'g'ri e'tiborni talab qiladi va uni faqat statistik testlardan xabardor bo'lgan malakali tadqiqotchi bajarishi kerak. Bosqichli regressiya.Xo'sh, bosqichma-bosqich regressiya nima? Har qanday hodisada natijani aniqlashda kattaroq rol o'ynaydigan ma'lum omillar bo'ladi. Oddiy qilib aytganda, bosqichma-bosqich regressiya qaysi omillar muhim va qaysi biri muhim emasligini aniqlashga yordam beradigan jarayondir. Ba'zi o'zgaruvchilar juda yuqori p-qiymatiga ega va bizning bashoratimizning aniqligiga sezilarli hissa qo'shmaydi. U erdan, chiziqli model eng aniq natijaga erishishga yordam beradigan omillarga asoslangan holda o'z bashoratini bajarishini ta'minlash uchun faqat muhim omillar saqlanadi. Keyinchalik, model statistikasini yig'ish uchun statmodels.api kutubxonasidan foydalanishimiz kerak bo'ladi. Bu erda ro'yxatdagi qiziq ustunlarni ushlaydigan funksiya yaratiladi va keyin unga oddiy eng kichik kvadratlar chiziqli modeli mos keladi. Statistik ma'lumotlarning qisqacha mazmunini osongina chop etish mumkin.
Agar siz SPSS sertifikatiga ega mutaxassis bo'lishni istasangiz, Mindmajix - Global onlayn o'quv platformasiga tashrif buyuring: 'SPSS sertifikatlash o'quv kursi'. Ushbu kurs sizga ushbu sohada mukammallikka erishishga yordam beradi. Bosqichli regressiya formulasiAgar siz har bir qaram va mustaqil o'zgaruvchini standartlashtirsangiz, ya'ni o'rtachani ayirsangiz va o'zgaruvchining standart og'ishiga bo'lasiz, siz standartlashtirilgan regressiya koeffitsientlarini olasiz. Buni ko'rsatadigan formula quyida keltirilgan:
Bu erda Sy va Sxj - bog'liq o'zgaruvchi va mos j-mustaqil o'zgaruvchi uchun standart og'ishlar.Belgilangan o'zgaruvchilar modelga qo'shilsa yoki modeldan o'chirilsa, yuzaga keladigan o'rtacha kvadrat xatoning kvadrat ildizidagi foiz o'zgarishi RMSE deb ataladi. Bu qiymat Min MSE usuli bilan ishlatiladi. Ildiz o'rtacha kvadrat xatosi (RMSE)dagi bu foiz o'zgarishi quyidagi tarzda hisoblanadi:
## creating function to get model statistics
import numpy as np
import statsmodels.api as smdef get_stats():
x = data[x_columns]
results = sm.OLS(y, x).fit()
print(results.summary())get_stats()