Guruh talabasi omonov islomjon 4-Amaliy mashg’ulot

640-20 GURUH TALABASI
OMONOV ISLOMJON
4-Amaliy mashg’ulot:
Nazorat savollari.

1. 
   Chiziqli regressiya nima?
   
2. 
   Qachon regressiya kerak?
   
3. 
   LinearRegression sinfini tushuntiring
   
4. 
   Amaliy ishning asosiy vazifasini tushuntiring?
   

JAVOBLAR
1) Chiziqli regressiya ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganish uchun ishlatiladi. O'zingizning modelingizni Python-da yarating va birinchi natijalarni oling!
Regressiya nima?
Reqressiya o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni izlaydi.
Masalan, siz kompaniya xodimlarini qabul qilishingiz va ish haqi qiymati boshqa ma'lumotlarga bog'liqligini, masalan, ish tajribasi, ma'lumot darajasi, roli, ular ishlaydigan shahar va hokazo.
Chiziqli regressiya 200 yildan ortiq vaqtdan beri mavjud va shu vaqt ichida u diqqat bilan o'rganilgan. Shunday qilib, bu erda bir nechta asosiy qoidalar mavjud: o'xshash (korrelyatsiya qilingan) o'zgaruvchilarni olib tashlang va iloji bo'lsa, ma'lumotlar shovqinidan xalos bo'ling. Chiziqli regressiya tez va oddiy algoritm bo'lib, o'rganish uchun birinchi algoritm sifatida juda mos keladi.
2) Regressiya ma'lum bir hodisani va bir qator kuzatuvlarni ko'rib chiqadi. Har bir kuzatuv ikki yoki undan ko'p o'zgaruvchiga ega. Bitta o'zgaruvchini boshqalarga bog'liq deb taxmin qilsangiz, siz ular o'rtasida munosabatlarni o'rnatishga harakat qilmoqdasiz.
Boshqacha qilib aytganda, ba'zi o'zgaruvchilar yoki ma'lumotlarning boshqalarga bog'liqligini ko'rsatadigan funktsiyani topishingiz kerak.
Bog'langan ma'lumotlar bog'liq parametrlar, natijalar yoki javoblar deb nomlanadi.
Mustaqil ma'lumotlar mustaqil o'zgaruvchilar, kirishlar yoki predikatorlar deb nomlanadi.
Odatda, regressiyada bitta doimiy va cheksiz bog'liq o'zgaruvchi mavjud. Kirish parametrlari cheklanmagan, diskret yoki kategoriya ma'lumotlari bo'lishi mumkin, masalan, jinsi, millati, brendi va boshqalar.

3) Regressiya yangi sharoitlarga javobni bashorat qilish uchun foydalidir. Turar-joy binosidagi elektr energiyasini haroratdan, kunning vaqtidan va odamlarning sonidan bilib olasiz.

Regressiya ko'plab sohalarda qo'llaniladi: iqtisodiyot, kompyuter va ijtimoiy fanlar va boshqalar. Uning ahamiyati katta ma'lumotlarning mavjudligi bilan ortib bormoqda.
Chiziqli regressiya eng muhim va keng tarqalgan regressiya usullaridan biridir. Bu eng oddiy regressiya usuli. Uning afzalliklaridan biri natijalarni sharhlash qulayligi.
4) Pythonda chiziqli regressiyani amalga oshirish vaqti keldi. Sizga kerak bo'lgan yagona narsa - to'g'ri to'plamlar, funktsiyalar va sinflar.
Chiziqli regressiya Python paketlari
NumPy bir o'lchovli va ko'p o'lchovli massivlarda tezkor ishlash uchun fundamental ilmiy to'plamdir. Bu matematik usulni engillashtiradi va, albatta, ochiq manbadir.
Scikit-learn - bu kompyuterda keng qo'llaniladigan kutubxona. U ma'lumotlarni qayta ishlash uchun qiymatlarni beradi, pasayish, regressiya, tasniflash, klasterlash va boshqalarni amalga oshiradi, xuddi NumPy singari ochiq manbada.
Skritit-learn bilan oddiy chiziqli regressiya
Eng oddiy chiziqli regressiya holatidan boshlaylik.
Chiziqli regressiyani amalga oshirish uchun besh bosqichni bajaring:
1. Kerakli paketlar va sinflarni import qiling.
2. Ishlash va konvertatsiya qilish uchun ma'lumotlarni taqdim eting.
3. Regressiya modelini yarating va mavjud ma'lumotlarga moslang.
4. Hizalama natijalarini va qoniqarli modelni tekshiring.
5. Modelni bashorat qilish uchun qo'llang.