Al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi filiali

Regressiya nima? 
Regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, 
obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash 
uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi. 
Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari 
asosida amalga oshiriladi. Regression tahlil asosan bashorat qilish va prognoz qilish 
uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinali o’qitish sohasi 
bilan mos keladi. 
Regressiya va uning turlari 
Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o'tgan 
eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga harakat 
qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model 
chiziqli regressiya asosida quriladi. 
Regressiyaga misol (chiziqli) 
Avtomobil narxini hisoblash modelini yaratish 

---

x: bu avtomobilning kilometraj ko’rsatkichi 
y: avtomobil narxi 
y = g(x|θ) 
bu yerda g() – model 
θ
0
va θ
1
– model parametrlari 
7.3-rasm. Chiziqli regressiyaga misol 
Regressiyaga misol (Python muhitida) 
 
 
 
Regressiyaga misol (nochiziqli) 

---

Sinflash va klasterlashga misol 
 
 
O’qituvchili o’qitish algoritmlari 
Linear Regression 
Nearest Neighbor 
Gaussian Naive Bayes 
Decision Trees 
Support Vector Machine (SVM) 
Random Forest 
Ma’lumotlar to’plami (Data set) 
Data set - bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir. Boshqacha 
aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik 
ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni 

---

ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2, ,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa 
berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (X1,X2, ,XN) to'g'ri keladi. 
Machine Learning loyihalarida biz o'quv ma'lumotlari to'plamidan (training data set) 
foydalanamiz. Bu turli xil harakatlarni bajarish uchun modelni o’qitish uchun 
ishlatiladigan haqiqiy ma'lumotlar to'plami hisoblanadi. 
Mashinani o’qitish jarayonida va modelning to’liq ishlashini ta’minlash 
maqsadida quyidagi ma’lumotlar to’plami turlaridan foydalaniladi: 

o’qituvchi to’plam, o’quv tanlanma (training set); 

validatsiya to’plami (validation set); 

testlash to’plami (testing set).